从 CT 影像中对肺部影像进行分割并识别肺部容积【Kaggle竞赛】.zip

上传:guitiantian 浏览: 23 推荐: 0 文件:ZIP 大小:528.99MB 上传时间:2021-01-09 12:57:01 版权申诉
从 CT 影像中对肺部影像进行分割并识别肺部容积
上传资源
用户评论
相关推荐
肺部CT图像分割及重建系统
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,并且通过三维重建和三种横断面的显示实现可视化。该系统是基于VisualStudio2013平台,借助VTK-7.0和Qt5.6开源库通过C+
ZIP
0B
2019-05-12 23:15
论文研究肺部CT分割算法实现.pdf
肺部CT分割算法实现,蒋黎丽,吕英华,医学图像分割技术发展至今,其相关算法的可谓种类繁多,层出不穷,但依然无法完全满足人们的实际需求。针对医学图像的特点,研究
PDF
0B
2019-09-07 06:25
医疗CT影像年龄和对比标注数据Kaggle竞赛.zip
医疗CT影像、年龄和对比标注数据医疗CT影像、年龄和对比标注数据医疗CT影像、年龄和对比标注数据医疗CT影像、年龄和对比标注数据
ZIP
361.87MB
2020-07-27 23:41
关于肺部分割
很好的一篇关于肺部CT分割的文献,叙述了四种方法~效果都很好
KDH
1.75MB
2020-09-28 20:53
癌症CT影像数据Kaggle数据.txt
本数据集是一个癌症CT图像数据,包括69位不同的患者的475个病例的中等规模的CT影像和患者年龄。该数据是TCGA-LUAD肺癌CT影像数据库的一部分。
TXT
0B
2020-01-23 15:47
改进GAC模型肺部薄扫CT图像序列分割
针对测地线活动轮廓(geodesic active contour,GAC)模型轮廓演化速度慢的问题,构造一个区域灰度相似性信.息项,对GAC模型的能量泛函进行改进,加快轮廓演化速度,将其用于肺部薄扫
PDF
896KB
2021-04-19 09:25
基于UNet网络的肺部CT图像的肺结节轮廓识别
基于U-Net网络的肺部CT图像中的肺结节轮廓识别,张驰,赵磊,在肺部CT图像切片上,肺结节很小并且有些肺结节与周围良性组织相连。由于肺结节的灰度值与周围良性组织的灰度值相差很小,这使得�
pdf
0B
2020-05-11 04:08
区域生长和水平集相融合的肺部CT图像分割
为将肺实质区域从含有背景、噪声的胸腔区域里分割出来,首先,应用传统的区域生长法初步定位肺部边界轮廓;其次,去除肺部边界噪声,采用自适应曲率阈值法修复肺部边界;最后,应用水平集法中的DRLSE模型精确地
PDF
572KB
2020-10-27 20:50
肺部肿瘤图像识别算法
针对深度信念网络(DBN)权值随机初始化易使网络陷入局部最优的问题,在传统DBN模型中引入布谷鸟搜索(CS)算法,提出一种基于CS-DBN的肺部肿瘤图像识别算法。首先,利用CS的全局寻优能力对DBN的
pdf
0B
2019-05-14 02:20
基于圆形约束C V水平集的肺部CT图像病灶分割
基于圆形约束C-V水平集的肺部CT图像病灶分割
PDF
590KB
2021-04-04 23:17
论文研究基于CT图像的周围型肺部疑似肿瘤分割.pdf
以CT图像为基础,针对周围型肺部肿瘤分割问题,首先将经过预处理的CT图像利用阈值技术二值化,并采用形态滤波方法去掉散点和小桥,然后将每个连通区域标记出来,根据判断准则确定可疑的肿瘤区域。该方法使对阈值
PDF
182KB
2020-07-17 09:33
CT影像肺结节分割研究进展
准确分割肺结节在临床上具有重要意义。计算机断层扫描(computer tomography,CT)技术以其成像速度快、图像分辨率高等优点广泛应用于肺结节分割及功能评价中。为了进一步对肺部CT影像中的肺
PDF
2.6MB
2021-04-24 16:52
遥感影像分割与分类识别
这是五篇关于遥感影像分割与分类识别的比较新的文献资料,里面很详述的讲解了一些分割与分类的实用方法与实验结果,希望对大家有用!
RAR
0B
2019-06-01 09:10
基于改进自生成神经网络的肺部CT序列图像分割
针对肺实质序列图像分割方法的时效性低和分割不完全性等问题,利用先验知识得到肺部 CT 序列 ROI图.像,提出超像素序列分割算法对 ROI序列图像进行分割,采用改进的自生成神经网络对超像素进行聚类并优
PDF
1.59MB
2021-05-08 16:42
论文研究基于统计跳变回归分析的肺部CT图像分割.pdf
在说话人空间中,存在语音特征随句子和时间差异而变化的问题。这个变化主要是由语音数据中的语音信息和说话人信息的变化引起的。如果把这两种信息彼此分离就能实现鲁棒的说话人识别。在假设大的说话人变量的空间为“
PDF
0B
2020-06-20 17:33