我们选择了7种常见的脑部疾病(神经胶质瘤、脑膜瘤、阿尔茨海默病、阿尔茨海默病合并视觉失知性、匹克病、肉瘤和亨廷顿病)作为异常大脑,并从哈佛医学院网站上收集了160张MR脑图像(20张正常,140张异常)。我们用4种不同的核进行了实验,发现GRB核的分类准确率最高,达到99.38%。LIN、HPOL和IPOL内核分别达到
脑PET图像检测数据库,记录了老年人受试志愿者的脑PET影像资料,其中包括确诊为轻度认知障碍(MCI)患者的脑部影像数据和健康人(NC)的脑部影像数据。被试者按医学诊断分为两类: NC:健康 MCI:轻度认知障碍 1.2 主要算法 主要应用的是PyTorch中的ResNet-18预训练模型。 这是一个深度卷积神经网络模型,ResNet是Residual...
1、磁共振脑功能成像中图像的分类及表达MRI提供的优秀解剖像早已被人们所接受。近几年来,MRI对组织磁化高度敏感这一特点又被用来研究人脑的功能,特别是大脑各功能区的划分。这一新技术就是所谓的磁共振功能成像(functional magnetic resonance imaging;fMRI)。它突破了过去仅从生理学或病理生理学角度对人脑实施研究和评...
深度学习脑肿瘤MRI图像分类研究进展.pdf,综述||Reviews 磁共振成像 2023 年 1 月第 14卷第1期 Chin J Magn Reson Imaging, Jan, 2023, Vol. 14, No. 1 深度学习脑肿瘤MRI 图像分类研究进展 张恒1,2 ,3 ,4 ,张赛1,2 ,3 ,4 ,孙佳伟 1,2 ,3 ,4 ,陆正大1,2 ,3
然而，脑肿瘤的MRI图像存在很大的类内和类间差异，因此对图像进行分类具有一定的挑战性。本文将介绍一种基于卷积神经网络的脑肿瘤MRI图像分类方法，以期提高诊断准确率和效率。一、卷积神经网络简介 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习算法，具有很强的图像识别和分类能力。其基本结构包括卷积...
用途:适用于从脑部CT图像中检测和分类肿瘤 格式:VOC和YOLO格式 图像数量:2,615张 标注数量:2,643个 类别:主要包含肿瘤(tumor)这一类别 数据集特点 多样性:包含不同类型的脑部肿瘤,不同大小、形状和位置。 高质量标注:每个图像都经过精确标注,提供边界框信息,适用于目标检测任务。 医学影像:基于CT扫描图像,具有高...
共提取了纹理和对称两种特征,并尝试了两种对称特征的计算方法,分类时分别使用了 SEE5,RBFNN以及基于Mihamlanobis距离的分类算法,并进行了准确率的比较。结果说 明,对称特征和基于Mihamlanobis距离的分类算法相结合对正常的人脑CT图像以及病 变明显的人脑CT图像分类效果较好。在此分类结果的基础上,根据样例到“正常”...
摘要 本发明涉及一种脑图像分类方法、计算机设备和可读存储介质,该方法包括:获取待分类的脑图像;将脑图像输入球面映射模型,得到脑图像对应的大脑皮层球面映射图;将大脑皮层球面映射图输入球面卷积网络,得到对脑图像的分类结果。该方法中计算机设备通过球面映射模型,能够将待分类的脑图像的特征准确地映射到大脑皮层球面映射...
随笔分类 - 脑图像分割 2017年Brats 脑肿瘤挑战赛Automatic Brain Tumor Segmentation using Cascaded Anisotropic Convolutional Neural Networks 摘要:本文主要是提出了一种级联结构,采用三个网络(WNet,TNet,ENet),每个网络的输入大小分别为2217,217,113。分别用于脑胶质瘤的不同部分进行分割,第一个网络(WNet)在整个...