医学成像的工具箱

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医学成像的工具箱

可视化、配准、分割和标记2D和3D医学图像

导入医学影像数据

从专门的医疗文件格式(如DICOM、NIfTI和NRRD)读取图像数据和元数据,这些文件格式存储描述患者、成像程序和空间引用的数据。

可视化2D图像和3D卷

使用交互式工具可视化2D和3D医学成像数据。生成和渲染3D表面和体。

地面实况标签

使用医学图像标签应用程序交互式标记地面真相数据,半自动或自动化标记过程,并为AI工作流程导出标记数据。

预处理和扩充

利用预处理技术提高图像质量,利用随机强度增强扩展训练数据集,提高深度学习网络的有效性。

医学图像配准

比较多模式医学图像、体积或表面,使用图像配准将它们对准公共坐标系。

分割

使用传统或深度学习技术将2D图像或3D体分割为骨骼、肿瘤或器官等区域,并评估区域的准确性。

基于深度学习的医学超声图像甲状腺结节诊断

“基于深度学习的医学超声图像甲状腺结节诊断”

作者:Eunjung Lee,延世大学数学与计算学院(CSE

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