1、数据集获取:https://zenodo.org/record/3757476 2、数据预处理:从.nii文件中提取包含目标区域的切片,如果不是很清楚医学图像格式的处理,也可以将.nii文件转换成png格式的图片,.nii代码转png图片代码: import nibabel as nib import numpy as np import imageio import os def makedir(path): if os.path.e...
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...
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...
我们提出 CancerUniT,一种多癌图像分析统一模型。该模型以 Mask Transformer 语义分割为基础,将肿瘤表示为 Transformer 中的语义 Query,并为不同器官中肿瘤及其子类型建立语义层次结构,能同时解决 CT 图像中多种肿瘤(及其子类型)的检测、分割,和诊断任务。
与CT图像相比,从MR图像中分割前列腺相对更容易,这是由于MR图像更好的软组织对比度。对于从CT图像中分割前列腺,大多数以前的方法主要单独使用CT,因此它们的性能通常受限于CT图像中低组织对比度。在这篇文章中,我们探索了使用MR图像的间接引导来改善CT图像中前列腺分割的可能性。具体来说,我们提出了一种新颖的深度...
医学图像处理案例(一)——基于CT图像的肺分割 目前深度学习在图像上有了突破性的发展,但是传统的图像处理算法在特定的场景下还是有很多应用的,今天我将分享在CT图像上来进行肺分割,并通过Opencv来实现。 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。
患者名字:liver_18^patient 患者ID(已经去敏处理)):患者性别:M 患者检查ID:图像行数:512 图像列数:512 切片厚度(mm):2.5 图像像素间距(mm):[0.742187976837158, 0.742187976837158] 窗位:0窗宽:0 截取(转换CT值):0 斜率(转换CT值):1 其他信息: <bound method Dataset.data_element of Dataset.file_meta -...
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,...
ct图像分割python ct图像分割及重建系统 一、 系统概况 我们实现了一个系统,可以从CT图像中将肺部从胸腔中分离出来,并且通过三维重建实现可视化。该系统是基于Visual Studio 2013平台,借助VTK-7.0和Qt5.6开源库通过C++语言实现。 二、 系统设计 肺部CT图像分割及重建系统的实现需要几个方面的工作,一是CT图像的肺部分割...
首先对颅脑CT图像进行预分割,通过左右扫描算法和中值滤波算法将颅内结构从源CT图像中提取出来;然后对预分割而得到的颅内结构,利用在目标函数和隶属度函数中分别添加空间信息的改进FCM聚类算法进行出血病灶提取.通过对CT颅脑图像和添加椒盐噪声的CT颅脑图像进行病灶分割,结果显示本文算法对噪声不敏感,可以准确分割出出血病灶...