随笔分类 - 医学图像
摘要：医学可视化 http://schorsch.efi.fh-nuernberg.de/roettger/index.php/Lectures/MedicalVisualization http://www.sciencegl.com/volume_4d/volume.html
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摘要：True Positive （真正, TP）被模型预测为正的正样本； True Negative（真负 , TN）被模型预测为负的负样本 ； False Positive （假正, FP）被模型预测为正的负样本； False Negative（假负 , FN）被模型预测为负的正样本； True Po
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摘要：超声医学使用领域广泛，技术发展迅速，是现代临床医学的重要组成部分。现今的腹部超声诊断，可以提供脏器切面的形态结构、某些生理功能血流动力学等信息，有助于了解器官组织的血流灌注情况（如肾衰患者双肾大小改变、血流灌注分布情况）；与X线、CT、MRI、核医学成像共同构成了现代医学影像技术，并以其所具有的显著
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摘要：综合类：（18种） 一级学科主学报：中国科学 科学通报 二级学科主学报：自然科学进展 南京大学学报 陕西师范大学学报 中国科学基金 北京大学学报 东北师大学报 吉林大学学报 清华大学学报 复旦学报 北京理工大学学报 大连理工大学学报 北京师范大学学报 中山大学学报 四川大学学报 科学学研究 自然科学
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摘要：关键词：超声ultrasound，胎儿fetal，图像分割image segmentation 0.引言 方法 活动轮廓法 条件随机场 多尺度稀疏表示 结论 参考文献 倪波, 刘志远, 余钢. 结合高斯过程和形变模型的超声图像分割方法[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(12):210-2
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摘要：在“图像分割之（一）概述”中咱们简单了解了目前主流的图像分割方法。下面咱们主要学习下基于能量泛函的分割方法。这里学习下Snake模型简单的知识，Level Set（水平集）模型会在后面的博文中说到。 基于能量泛函的分割方法： 该类方法主要指的是活动轮廓模型（active contour model）
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摘要：zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 上一文对GraphCut做了一个了解，而现在我们聊到的GrabCut是对其的改进版，是迭代的Graph Cut。OpenCV中的GrabCut算法是依据《"GrabCut" - Interactive Foreg
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摘要：zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 上一文对主要的分割方法做了一个概述。那下面我们对其中几个比较感兴趣的算法做个学习。下面主要是Graph Cut，下一个博文我们再学习下Grab Cut，两者都是基于图论的分割方法。另外OpenCV实现了Grab
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摘要：图像分割之（一）概述 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 所谓图像分割指的是根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域，并使这些特征在同一区域内呈现出相似性，而在不同区域间呈现出明显的差异性。我们先对目前主要的图像分割方法做个概
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摘要：成像方法：X射线，CT,MRI,SPECT,PET等 分割的定义： Image segmentation is a procedure for extracting the region of interest (ROI) through an automatic or semi-automatic
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摘要：Processing and analysis of medical images using computer comprises the following: image formation and reconstruction, image resoration, image inhancem
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摘要：国内研究机构： 上海交通大学 王乾博士的医学图像计算实验室 医学图像处理算法平台(深圳职业技术学院电信学院) 中南民族大学 南方医科大学，冯前进； 国际机构： http://www.medicalimaging.org/ 北卡 教堂山分校 IDEAGroup，沈定刚团队 国际会议： IPMI(I
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