随笔分类 - 医学影像处理与计算
摘要:
本文简单介绍一下,如何利用PyQt5和VTK来渲染体数据(三维数据),并集成进PyQt的UI框架中。
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![[Medical Image] 利用VTK和PyQt5对医学体数据进行渲染并展示](https://img2022.cnblogs.com/blog/1335980/202205/1335980-20220504193117574-868162386.jpg)
摘要:医学图像处理中的数据读写 常见的医学图像的格式 不管格式如何变化,对于医学图像而言,最终读取到内容中的数据就是图像的强度值信息,就类似自然图像的RGB表示法一样。这里叫做强度值,因为不同的医学图像例如CT、MRI他们可区分的信号的范围和一般自然图像不一样。一般自然图像256个级别就够用了,而医学图像
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摘要:1 皮肤镜毛发去除的目的 根据皮肤镜图片对皮肤病变种类进行分类是一个常规的研究话题,在深度学习时代,会将标注好的数据进行训练,学习皮肤病变的特征,而图片中常常会有毛发干扰,这是我们不需要的特征,也不希望网络学习到这个特征,因此在数据预处理阶段,可以使用一些传统图像处理算法对图像进行处理。 代码在仓库
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摘要:1. 肺部分割提取简介 在处理胸部CT时,我们常常需要获取肺部的一个mask,也就是将肺部结构从数据中提取出来。二维图像还好说,但是三维图像就会变得复杂复杂一点。肺部的分割常常做后续操作的预处理,所以有必要提取提取一个肺部的mask,来辅助后面的操作,所以这里利用传统图像处理方法来提取了一下肺部,当
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摘要:1. 重采样 在医学图像预处理的过程中,常常需要对数据进行重采样,采样到我们需要的尺度。因为医学图像是和真实空间的物理尺寸相对应的。例如一个体素的大小是0.97mm 0.97mm 2.5mm,我们想将体素块的大小采样到1mm 1mm 1mm,这样可以帮助我们进行下一步处理。利用 sitk 可以完成这
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摘要:raw格式 在体数据(volume)中,经常会遇到raw文件,raw文件就是其实就是所有体素组成的文件,raw文件必须还有一些描信息才能用(因为得知道数据的size,type,spacing等),就像.mhd文件是对raw文件的一个描述。在医学数据处理中,经常使用mha文件格式来对数据进行处理,因为
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摘要:mha格式的CT体数据转为jpg切片 mha格式 .mha文件是一种体数据的存储格式,由一个描述数据的头和数据组成,一般我们拿到的原始医学影像的数据是.dcm也就是dicom文件,dicom文件很复杂包含了各种各样的标签,通常我们只关心dicom里的影像信息,所以一般会把多个dicom切片转成一个文
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