【3-D深度学习：肺肿瘤分割】创建和训练 V-Net 神经网络，并从 3D 医学图像中对肺肿瘤进行语义分割研究（Matlab代码实现）
💥1 概述使用3D深度学习进行肺肿瘤分割是一种有前景的研究方向。V-Net是一种常用的3D神经网络，特别适用于医学图像分割任务。下面是一个基本的步骤：1. 数据收集和准备：收集具有标注好的3D医学图像数据集，其中包含肺肿瘤的区域标签。这些图像可以是通过CT扫描等方式获取的。确保数据集中包含多样性的...
实用：用深度学习方法修复医学图像数据集
在医学成像中，数据存储档案是基于临床假设的。不幸的是，这意味着当你想要提取一个图像时，比如一个正面的胸部x光片，你通常会获得一个存储了许多其他图像的文件夹，并且没有简单的方法来对它们加以区分。 图1：这些图片来自于相同的文件夹是有道理的，因为在放射学中我们记录的是病例而非图像。这是病人受伤后，同时扫...
深度学习下的医学图像分析（一）
近年来，深度学习技术一直都处于科研界的前沿。凭借深度学习，我们开始对图像和视频进行分析，并将其应用于各种各样的设备，比如自动驾驶汽车、无人驾驶飞机，等等。 A Neural Algorithm of Artistic Style是一篇最新发表的研究性论文，论文向我们介绍了如何...
深度学习下的医学图像分析（二）
在《深度学习下的医学图像分析》系列的第一篇文章中，我们介绍了一些使用OpenCV和DICOM图像基础知识进行图像处理的过程。本文，我们将从“卷积神经网络”的角度讨论深度学习。在系列的第三部分，我们将利用Kaggle的肺癌数据库，重新查看肺癌DICOM图像中的关键内容和信息，并且利用Kera开发一个肺...
深度学习下的医学图像分析（三）
本文将从卷积神经网络的角度讨论深度学习。在本文中，我们将使用Keras和Theano，重点关注深度学习的基本原理。本文将展示两个例子——其中一个例子使用Keras进行基本的预测分析，另外一个使用VGG进行图像分析。 我们谈论的话题其实是相当广泛和深入的，需要更多的文章进行探讨。在接下来的一些文章中，...
深度学习下的医学图像分析（四）
对与深度学习相关的医疗保障工作而言，2017年的“Nvidia GTC大会”绝对是一个绝佳的信息来源。在大会上，有诸如Ian GoodFellow和Jeremy Howard的深度学习专家分享了他们对深度学习的见解；还有一些顶级医学院（例如西奈山医学院、纽约大学医学院、麻省综合医院等）和Kaggle...
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