用MATLAB进行图像处理

图像处理概念，算法和MATLAB

主动轮廓自动化在医学图像标注机中的应用

发布的史蒂夫·埃丁，

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呜呼!图像处理工具箱团队刚刚创建了一个新产品:
medicalimagelabeler-app-ref-page-graphic.png
该产品于几个月前随R2022b发布，提供了用于设计和测试诊断成像应用程序的应用程序、功能和工作流。您可以执行放射图像的3D渲染和可视化、多模态配准以及分割和标记。该工具箱还允许您训练预定义的深度学习网络(使用深度学习工具箱™)。我期待着撰写关于该产品及其功能的文章。
我最近一直在和产品开发人员之一的Sailesh谈论 医学图像标签 ．这个应用程序是用于标记地面真相数据在2-D和3-D医学图像。有了这个应用程序，你可以:
  • 导入多个二维图像或三维图像卷。
  • 使用解剖方向标记和比例尺将图像视为切片平面或体。
  • 创建多个像素标签定义来标记感兴趣的区域。使用自动算法(如洪水填充)、半自动技术(如插值)和手动技术(如超级像素绘制)来标记像素。
  • 编写、导入和使用您自己的自定义自动化算法来自动标记地面真相数据。
  • 导出标记的地面真实值数据为groundTruthMedical对象。您可以使用此对象与同事共享标签或用于训练语义分割深度学习网络。
的 医学图像标签 支持二维图像和存储在DICOM和NIfTI文件格式的图像序列。图像序列是由时间相关的一系列图像，如超声数据。该应用程序支持存储在DICOM(单文件或多文件卷)，NIfTI和NRRD文件格式中的3-D图像卷数据。看到 从医学图像标签器开始 ．
我询问了Sailesh关于在这篇博客中如何告诉人们医学图像标签的想法。他评论说，这款应用程序是为从事任何人工智能辅助CAD(计算机辅助诊断)工作的人设计的。它不能取代医生或诊断专家;相反，它帮助他们完成与研究相关的任务。
Sailesh还提到了一些他想强调的特定功能。我准备了一段3分钟的视频，介绍其中一种功能:使用活动轮廓来自动标记对象。此工具是医学图像标签器中旨在节省标签过程中的时间的几个工具之一。看看吧:
关于医学图像标签器，我希望很快向您展示其他一些东西。
如果您对医学图像标签器或一般的医学图像工具箱有建议，请在下面添加评论。
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