致力于深度学习、计算机视觉与临床医学的深度结合,主要负责脑区分割、医学图像配准、多模态融合、模态转换、影像补全等技术研发,主导完成多项大型医疗软件国产替代项目,发表多篇论文,拥有9项专利。 陈峰蔚,大连理工大学硕士,昌平国家实验室脑科学与类脑研究部门算法工程师,国家神经系统疾病临床医学研究中心人工智能研发项目...
《深度学习与医学图像处理》是一本2023年人民邮电出版社出版的图书，作者是梁隆恺、付鹤、陈峰蔚、刘亚欧、熊云云。内容简介 这是一本介绍“如何使用深度学习方法解决医学图像处理问题”的入门图书。本书先介绍医学图像的基础知识，包括医学图像数据、数据标注、医学数字图像处理和医学图像分类；其次介绍解决医学图像处理中...
医学图像处理常涉及图像变换、图像降噪、图像压缩等技术,这些技术对于提高图像质量和减小存储空间具有重要意义。深度学习是机器学习的一种,它基于神经网络,通过学习大量数据自动提取特征,从而实现高级别认知。深度学习可以自动学习数据中的特征,避免了手工设计特征的繁琐过程,提高了学习效率和准确性。卷积神经网络(CNN)是深度...
这是一本介绍“如何使用深度学习方法解决医学图像处理问题”的入门图书。本书先介绍医学图像的基础知识,包括医学图像数据、数据标注、医学数字图像处理和医学图像分类;其次介绍解决医学图像处理中常见的机器视觉任务(语义分割、关键点检测和医学图像配准),并辅以实战案例,帮助读者深入理解相关技术原理,进而巩固所学知识;最后...
深度学习与医学图像处理 为深度学习技术在自然语言处理中的应用提供专业指导,有效解决医学图像处理难题,轻松掌握各种自然语言处理模型和技术,探索新的研究成果和趋势。 作者:梁隆恺付鹤陈峰蔚刘亚欧熊云云出版社:人民邮电出版社出版时间:2023年06月 手机专享价
而深度学习在医学图像处理中的应用,使得这项技术更加精确和高效。精彩摘录在《深度学习与医学图像处理》这本书中,作者详细介绍了深度学习在医学图像处理中的各种应用,包括图像分割、目标检测、图像增强等。这些应用都是通过大量的实验和案例证明的,具有很高的实用价值。精彩摘录其中,书中有一段关于图像分割的精彩摘录:...
基于Axial attention&FCN-UNet的医学分割系统 群山工作室 1.研究背景与意义 研究背景与意义 医学图像分割是医学影像处理中的一个重要任务,它的目标是将医学图像中的不同组织或病变区域准确地分割出来。医学图像分割在临床诊断、治疗规划和疾病监测等方面具有重要的应用价值… ...
利用深度学习技术,分析图像与视频,并且将之应用在诸如自动驾驶,无人机等等领域已经成为最新研究方向。在最新的一篇名为“A Neural Algorithm of Artistic Style”[1508.06576] A Neural Algorithm of Artistic Style中,作者描述了一种新的方式,从艺术作品中获得,并且应用到图像中,生成新的图像。另外,在“Generative Adv...
1import os2import numpyasnp3import pandasaspd4import cv2 #后面用于图像放缩(插值)5import matplotlib.pyplotasplt6%matplotlib inline7fromsklearn.model_selection import train_test_split #将总数据集分为训练集和测试集 #引入深度学习包 fromkeras.models import Model #keras模型fromkeras.layers import * #ke...
3 图像处理流程 4 医学图像 1 图像和数字图像 数字图像:被定义为一个二维函数,f(x,y),其中x,y代表空间坐标,f代表点(x,y)处的强度或灰度级。和普通的笛卡尔坐标系有区别,在计算机中坐标系左上角为原点: 图像数字化:图像进入计算机后,对图像进行数字化(映射)。数字图像三要素: ...