目的探索基于3D U-Net深度学习网络对眼眶CT图像中主要结构进行自动分割的可行性.方法回顾性搜集34例患者的58个正常的眼眶CT检查图像,由两位影像科医师标注双侧眼眶,眼球,上直肌,下直肌,内直肌,外直肌,视神经结构,按照8:1:1的比例随机分为训练集,调优集及测试集,训练3D U-Net分割模型,输出径线,体积及CT值,...
3D深度学习分类数据委托实验:基于三维卷积神经网络的高分辨率CT图像分析可以提高放射科医生对肺部非实性结节的分类性能 提供勾画好的数据和任务要求 我们负责多种技术方案设计,自由选择 实验内容:特征提取,建模,统计分析,图表绘制等 交付: 1、实验结果:ROC,AUC,混淆矩阵,热力图、直方图、箱线图等图表 2、方法解释(Met...
【摘要】 目的:探索基于深 度学习在三维磁共振尿路成像 ( 3D MRU)图像上分割尿路的可行性. 方法:回顾性收集 2021年1月1日-2021年4月30 日本院包含“MRU”检查项目的图像,共219 例数 据纳入本研究.由2 名影像医生手工勾 画双侧肾盂G肾盏、输尿管及膀胱区域,将219例数据随机分为 训练集 ( 175例 )、调...
影像+病理多模态组学平台实操视频讲解:通过放射学、病理学和基因组学的多模式整合来预测非小细胞肺癌患者对PD-(L)1阻断的反应 2024年影像组学国自然标书如何撰写:病理组学技术套路视频讲解 (影像组学平台免费试用)病理组学实操讲解:深度神经网络在组织病理切片上对结直肠息肉自动分类的评估 2024年影像组学国自然标书如何...
本发明涉及一种基于深度学习3D目标检测的肺部CT图像识别方法,包括以下步骤:S1:CT图像预处理;S2:生成图像样本,构建设定尺寸数据块的训练集;S3:构建3D目标检测模型;S4:训练3D目标检测模型;S5:利用训练好的3D目标检测模型,检测得到待识别物的坐标和尺寸,与现有技术相比,本发明具有假阳性率低,对数据噪音容忍性好且模型...
基于深度学习的CT图像重建算法临床初步应用进展
本发明涉及一种基于深度学习的3D打印点阵结构CT图像缺陷检测方法,其包括以下步骤,步骤一:通过工业CT获取缺陷图像数据;步骤二:高斯滤波处理缺陷图像数据;步骤三:构建基于深度学习网络的缺陷检测模型;步骤四:判断缺陷检测模型训练结果是否符合要求;步骤五:将训练好的模型参数用于缺陷检测模型。本发明通过基于双注意力机制的图...
9.根据权利要求1所述的一种基于深度学习3D目标检测的肺部CT图像识别方法,其特征在于,所述的步骤S5中,采用滑窗拼接式进行预测,其中步长为12。 10.根据权利要求1所述的一种基于深度学习3D目标检测的肺部CT图像识别方法,其特征在于,所述的步骤S1具体包括: S101:将CT图像转化为8位256级的灰度图,并对所有切片重新采...
由于CNN的特点,学习需输入大量的样本,且需要大量人力进行设计、参数优化和监督,并可能忽略部分与整体的关联,进而使CNN在口腔颌面部CT图像金属伪影消除中的应用大大受限。而在CNN基础上发展起来的生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN...
1.基于卷积神经网络的 3D CT 椎体分割算法,其特征在于,包括以下步骤: S1、对原始的 CT 图像及其对应标注进行预处理; S2、使用预处理的 CT 图像生成数据集,划分训练集:测试集=3:1; S3、将训练集及其对应的标注进行数据增强; S4、训练和测试:训练时,将增强后的训练集进行在线训练,测试时,将测试集输入已 经训...