目錄 安裝MONAI API MONAI Project monai是一款基於pytorch的深度學習開源框架，主要用於醫學圖像的處理（分類、分割等）。 主要優點：集成性好，訓練速度快，涵蓋當今流行的分類/分割網絡。（更多優點待探索） 缺點：對硬件要求 ...

利用MONAI加速醫學影像學的深度學習研究 Accelerating Deep Learning Research in Medical Imaging Using MONAI 醫學開放式人工智能網絡（MONAI）是一個免費提供、社區支持、基於Pythorch的醫療 ...

　　　在圖像的深度學習中，為了豐富圖像訓練集，更好的提取圖像特征，泛化模型（防止模型過擬合），一般都會對數據圖像進行數據增強， 數據增強，常用的方式，就是旋轉圖像，剪切圖像，改變圖像色差,扭曲圖像特征，改變圖像尺寸大小，增強圖像噪音（一般使用高斯噪音，鹽椒噪音）等. 但是需要注意，不要加入 ...

目的 項目中需要改進腦部CT三維旋轉的插值，目前使用的方法是線性插值，這樣使得對於Z軸spacing大的數據來說，插值會造成顱骨區域比真實值過寬或者過窄（過寬造成的影響更大），如下圖，導致mask經過旋轉之后映射到顱骨上了，這里mask也是使用的線性插值，也存在一定的問題，根據手工檢查的部分數據 ...

在深度學習領域，對於數據量的要求是巨大的，在CV領域，我們通過圖像數據增強對現有圖像數據進行處理來豐富圖像訓練集，這樣可以有效的泛化模型，解決過擬合的問題。 常用的圖像數據增強方式有旋轉圖像、裁剪圖像、水平或垂直翻轉圖像，改變圖像亮度等，為了方便訓練模型，我們通常會對數據進行歸一化或者標准化 ...

深度學習現在越來越火，也越來越多的研究工作人員用深度學習研究生物醫學圖像。 以上三張圖片是成年人的大腦核磁共振圖像，從左至右分別表示正常人、輕微某病、嚴重某病。 現在我在用深度學習（BP神經網絡、CNN卷積神經網絡、遷移學習等）在研究如何分類。 我會將我的最新研究結果以及使用到的算法通過此博客 ...

Data Augmentation--數據增強解決你有限的數據集 can my “state-of-the-art” neural network perform well with the meagre amount ...

【資料】 淺談二維和三維圖像數據 - wozhengtao的博客 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/wozhengtao/article/details/51430398 轉載自-三維點雲數據集 https://www.douban.com ...