原文:MONAI-醫學圖像

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:對硬件要求較高,處理 D圖像時,電腦配置太低就算了。 安裝MONAI 推薦安裝方式: API Applications Model Bundle Transf ...

2022-03-23 14:45 0 635 推薦指數:

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利用MONAI加速醫學影像學的深度學習研究

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 ...

Sun Jul 26 15:37:00 CST 2020 0 730
醫學圖像了解

醫學圖像 醫學圖像是反映解剖區域內部結構或內部功能的圖像,它是由一組圖像元素——像素(2D)或立體像素(3D)組成的。醫學圖像是由采樣或重建產生的離散性圖像表征,它能將數值映射到不同的空間位置上。像素的數量是用來描述某一成像設備下的醫學成像的,同時也是描述解剖及其功能細節的一種表達方式。像素 ...

Sun Oct 28 01:58:00 CST 2018 0 4069
SimpleITK處理醫學圖像

醫學圖像時,SimpleITK是一個很常用的庫。實際上大家往往喜歡把不同類型的數據割裂開,nrrd用pynrrd處理,dicom用dicom處理,nii用nibabel處理……實際上根本沒必要,SimpleITK完全可以統一處理,各種類型的讀取和保存一步搞定。 1. 讀取 首先是 ...

Tue Nov 24 04:05:00 CST 2020 0 540
ImageNet && 醫學圖像的識別

醫學圖像識別的問題 如果將CNN應用於醫學圖像,首要面對的問題是訓練數據的缺乏。因為CNN的訓練數據都需要有類別標號,這通常需要專家來手工標記。要是標記像ImageNet這樣大規模的上百萬張的訓練圖像,簡直是不可想象的。 因為CNN的參數多,必須依靠大規模的訓練數據才能防止過度擬合 ...

Thu Jul 07 19:28:00 CST 2016 0 2324
醫學圖像分割綜述

簡介:   醫學圖像分割是醫學圖像處理與分析領域的復雜而關鍵的步驟,其目的是將醫學圖像中具有某些特殊含義的部分分割出來,並提取相關特征,為臨床診療和病理學研究提供可靠的依據,輔助醫生做出更為准確的診斷。   但是,從醫學圖像中自動分割出目標是個艱巨的任務,因為醫學圖像具有較高的復雜性且缺少簡單 ...

Tue Oct 29 20:43:00 CST 2019 0 746
ANTsPy醫學圖像配准

ANTsPy主頁:https://github.com/ANTsX/ANTsPy ANTsPy官方文檔:https://antspyx.readthedocs.io/_/downloads/en/l ...

Sat Feb 15 01:24:00 CST 2020 4 2063
醫學圖像分割-簡介

醫學圖像分割:令R代表整個圖像區域,對R的分割可看做將R分成若干個滿足以下條件的非空子集(子區域){R1,R2,R3…Rn}。該集合滿足以下特性: 所謂醫學圖像分割,就是根據醫學圖像的某種相似性特征(如亮度、顏色、紋理、面積、形狀、位置、局部統計特征或頻譜特征等)將醫學圖像划分為若干個 ...

Wed Mar 18 20:21:00 CST 2020 0 1719
 
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