摘要：
背景 虽然DICOM图像主要由设备厂商提供，但是在后处理过程中也可能会需要产生一些新的dicom图像，此外一些DICOM体模也是有必要生成的。 基于此，调研了下如何基于图像像素数据生成一个完整的dicom图像，当然生成dicom图像最主要的是设置各种tag。 两篇博文供大家参考，已验证： https 阅读全文
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使用Matlab读写Dicom比较简单。 一、读DICOM图像 主要涉及到两个函数：dicominfo和dicomread （1）metadata = dicominfo(filename) 主要用于读取dicom的头文件 获取某个tag直接使用metadata.方法即可，例如metadata.Se 阅读全文
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效果： points = vtk.vtkPoints() cells = vtk.vtkCellArray() polydata = vtk.vtkPolyData() mapper = vtk.vtkPolyDataMapper() rangeX = [-10,10] rangeY = [-10, 阅读全文
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前言 在使用python开发好一款软件、工具之后，我们希望能够把这个软件发给其他人使用，就像我们使用其他软件一样，只需要双击打开exe，而不需要管其他环境。 对于类似C、C++而言是在系统编译的时候就生成了exe，然后只需要把exe和所需环境一起打包即可。但是对于Python这种解释型语言而言，不能 阅读全文
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1.可以通过一些数学方程进行直接求解 近似于最小二乘法 2.矩阵不可逆 原因： （1）方阵中的两个维度间存在线性变换关系，导致方阵不满秩（奇异矩阵） (2) 特征数量相对于样本数量过大，导致产生的其次方程组不存在唯一解 （3） 解决办法 （1）删除某些特征 （2）使用正则化的方法，增加更多参数 3. 阅读全文
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1. 多参数模型 存在多个参数，模型更加复杂，在求梯度下降时需要对每个参数求偏导数，再同时更新参数 2， 特征缩放 不同的特征值的数值范围不同，如下图所示，将特征值可视化后，将形成一个细长的椭圆。而在梯度下降过程中，将可能需要花费长时间、并可能进行波动才能收敛。 为了解决这个问题，可以采用归一化的思 阅读全文
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1.梯度下降 是一种常用的使代价函数最小化的算法，不仅用在线性回归中，也用到机器学习的很多方面，是一个非常经典的算法。 过程：一点点得改变参数，使代价函数值变小，直到找到最小值或局部最小值 2. 需要注意的点 （1）梯度下降法，不同的起点可能导致到达不同的局部最优处 （2）梯度下降法中，各个参数应该 阅读全文
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1.模型 模型可以理解为一个可以用来描述事件本身或规律的函数，如线性回归（一元线性函数等） 2.代价函数 这里有几个概念： 1、假设函数（Hypotheis） 即用来预测的函数，也可以说是函数模型 2. 参数（Parameters） 即假设函数中引入的参数，即模型参数，不同的参数对应着不同的假设函数 阅读全文
