医学成像的工具箱

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医学成像的工具箱

可视化,注册、段和标签2 d和3 d医学图像

导入医学影像数据

从专业医学读取图像数据和元数据文件格式,如日本,NIfTI, NRRD,存储数据描述病人,成像过程和空间参考。

二维图像和三维可视化卷

使用交互式工具将2 d和3 d可视化医学成像数据。产生和渲染3 d表面和卷。

地面实况标签

使用医学图像贴标签机应用交互式地标签地面实况数据,半自动或自动标记过程,和出口为人工智能工作流标记数据。

预处理和扩充

使用预处理技术改善图像质量,提高深度学习网络的有效性,使用随机强度增强,扩大训练数据集。

医学图像配准

多模态医学图像进行比较,卷,或表面使用图像配准对齐他们一个共同的坐标系统。

分割

段2 d图像或3 d卷进入等地区的骨头,肿瘤,或器官使用传统或深度学习技术,评价区域的准确性。

医学超声图像诊断甲状腺结节的深度学习

“医学超声图像诊断甲状腺结节的深度学习”

Eunjung李,学校数学和计算(CSE),延世大学

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