03 2022 档案

将读取的.raw文件转换为tensor张量送入网络

摘要：# coding:utf-8 import numpy as np import torch # 首先确定原图片的基本信息：数据格式，行数列数，通道数 rows=886#图像的行数 cols=492#图像的列数 patchsx = rows patchsy = cols batchsz = 16 c 阅读全文

posted @ 2022-03-19 15:45 九叶草阅读(239) 评论(0) 推荐(0) 编辑

读取.raw格式文件（学习记录）

摘要：import cv2 #OpenCV包 import numpy as np # 首先确定原图片的基本信息：数据格式，行数列数，通道数 rows=886#图像的行数 cols=492#图像的列数 channels =1# 图像的通道数，灰度图为1 path = r"C:\Users\wpx\Desk 阅读全文

posted @ 2022-03-17 16:35 九叶草阅读(1732) 评论(0) 推荐(0) 编辑

三维医学图像深度学习，数据增强方法（monai）：RandHistogramShiftD, Flipd, Rotate90d

摘要：#coding:utf-8 import torch from monai.transforms import Compose, RandHistogramShiftD, Flipd, Rotate90d import matplotlib.pyplot as plt import SimpleIT 阅读全文

posted @ 2022-03-14 20:19 九叶草阅读(1363) 评论(2) 推荐(0) 编辑

对三维医学图像进行拼接，调整窗宽窗位。

摘要：窗宽指CT图像所显示的CT 值范围，在此CT值范围内的组织和病变均以不同的模拟灰度显示窗位（窗中心）指窗宽范围内均值或中心值，如果窗宽为100Hu，当窗位为中心 0Hu，则CT值的范围为-50Hu ~ +50Hu；当窗位为中心 +35Hu，则CT值的范围为-15Hu ~ +85Hu； def inf 阅读全文

posted @ 2022-03-04 17:06 九叶草阅读(599) 评论(0) 推荐(0) 编辑