评估指标:分割 Sørensen–Dice系数,3D病变Mask的长轴和短轴误差,和不同VOI下病变分割 Sørensen–Dice系数的一致性分数。 四、技术路线 1、分析标注数据,novel-data有三种类型病变图像和三维标注数据,fully_annotated有8种类型病变图像和三维标注数据,partially_annotated有2种类型病变图像和二维标注弱标注。 2、图像...
1、用大津阈值法进行分割 由于CT图像特点,采用大津阈值法就可以实现将肺组织和人体骨骼脂肪分离开。 代码:cv::threshold(inputMat, outputMat, 0, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU); 2、去除背景目标 从上面的分割结果可以看到,背景跟肺组织不是连通的区域,因此我们可以通过连通域分析去除与背景相连通的...
深度学习算法:采用卷积神经网络(CNN)或其他深度学习技术,对CT图像进行特征提取和图像分割。 显示器:用于显示原始CT图像和分割结果,方便医生进行诊断。 工作流程 数据获取:通过CT扫描仪获取患者的CT图像数据。 图像预处理:利用图像处理软件对CT图像进行去噪、归一化、对比度调整等预处理操作。 特征提取与分割:将预处理后...
因此,本文把传统的分割方法与现代的分割方法进行优化组合,提出一种基于区域生长法与水平集相融合的肺部CT图像的分割。首先采用自适应阈值法对肺部CT图像进行二值化处理,然后应用区域生长法对肺部区域进行粗分割[6]。最后运用水平集方法中的几何活动轮廓模型实现精确分割,在MATLAB软件平台进行仿真测试后,实验结果表明,在肺...
对dicom数据进行CT值转换和窗宽窗位的调整 这次使用的数据说明,大部分都是上腹部CT增强门脉期。 开始处理label数据,编写DicomDataset 创建DataSet 使用Unet网络(直接使用paddleseg的动态版本, from paddleseg.models import UNet 使用啥网络就调用啥~~~) 模型训练 开始分割肝脏 MIP(最大密度投影) 总结 个人介绍 新版Not...
展开分享主题:面向 CT 图像中 143 个全身器官的统一且无遗忘的连续分割框架 (ICCV 2023) 分享嘉宾:郭大洲,博士,阿里巴巴达摩院医疗 AI 实验室算法专家,主要研究方向为基于计算机视觉、机器学习的肿瘤精准放疗以及医疗图像应用。 阿里达摩院医疗前沿分享影...
目前,医学CT图像分割技术中应用比较广泛的方法主要有以下几种: 1. 基于阈值分割法 阈值分割法是常见的分割方法之一,它是根据医学图像灰度值的特性来分割图像的。该方法通过设定阈值,将图像中大于和小于阈值的像素点分成两个区域,以此来实现图像分割。该方法实现较为简单,但受到图像噪声和灰度逐渐变化等因素影响较大,...
基于深度学习的肝脏CT图像分割方法研究 摘要 医学图像在临床诊断中扮演着不可或缺的角色,因此快速、准确地识别和 分割器官及病灶区域成为当前学术和临床关注的焦点。深度学习在图像处理领 域的崛起,为医学图像分割提供了强大的工具,成为研究和应用的主流方法。 特别是U-Net网络,以其独特的U型结构在医学图像分割中取得...
胸部CT分割数据比较少,但效果好,总共267张 第二步:搭建模型 UNet主要贡献是在U型结构上,该结构可以使它使用更少的训练图片的同时,且分割的准确度也不会差,UNet的网络结构如下图: (1)UNet采用全卷积神经网络。 (2)左边网络为特征提取网络:使用conv和pooling ...
深度学习得到的图像并非二值图像,每个像素点的值都是从0-1之间,实际上再小的数都大于0,因为网络的最后一层是sigmoid函数,dice系数的计算并不是想象中的交比并。 生成真正的预测掩模还需要一个阈值。 倒数第二幅图的分割明显有问题。 为什么测试集的dice系数总好于训练接的dice系数? 答:测试集的数据未经过增强...