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2017年8月1日在8 月 1 日的直播分享中,刘凯博士为大家解读了「Joint Sequence Learning and Cross-Modality Convolution for 3D Biomedical Segmentation」(用于三维生物医学分割的合并序列学习和多形态卷积)这篇论文,它主要解决了一个三维生物医学图像分割中重要问题:如何综合使用多种形态的 MRI 数据进行区域分割。以下为当天...
2017年8月2日现在大多数的3D医学图像分割方法都只用了一个形态或把多个形态堆起来变成不同的通道。为了更好地平衡多形态的应用需求,论文中提出了一个包含交叉形态卷积层(cross-modality convolution layer)的深度编码-解码的网络结构(deep encoder-decoder structure)来合并核磁共振的不同形态,还利用卷积LSTM来对2D切片序列建模,并且...
2017年8月1日现在大多数的3D医学图像分割方法都只用了一个形态或把多个形态堆起来变成不同的通道,该工作中提出了一个包含交叉形态卷积层(cross-modality convolution layer)的深度编码-解码的网络结构(deep encoder-decoder structure)来合并核磁共振的不同形态,还利用卷积LSTM来对2D切片序列建模,并且把多形态卷积和LSTM网络结合在一...
2017年6月1日磁共振MR(Magnetic Resonance)图像是公认的确认肝脏有无肿瘤等器质性病变的金标准检查方法,其中涉及肝脏的分割以及肿瘤的提取.由于脏器组织浸润和个体差异,在解决肝脏分割和肿瘤提取方面还没有通用的数字图像处理方法.在现有研究的基础上,以迭代四叉树(IQD)自动分割算法和基于灰度的分割方法,实现MR图像中肝脏的自动分割...
首先对目标影像进行HCS变换获取I分量,然后使用NSCT分解全色波段和I分量,并将分解获得的高频子带和低频子带采用加权的局部方向熵和改进的拉普拉斯能量和的方法进行筛选,最后对筛选的图像进行NSCT和HCS逆变换,生成融合多光谱遥感影像。为了验证影像融合质量,分别采用主观评价和客观量化评价方法(均值、标准差、信息熵、平均...
多模态医学图像配准算法综述 基于机器视觉和BP神经网络的单车荷载识别 基于DIC的聚丙烯纤维增强混凝土断裂过程分析 基于改进LQR的车辆路径跟踪横向控制策略 基于AVOA-XGBoost模型的岩爆预测研究 人机协同巡检下绝缘子分类及故障检测方法 基于PSO-VMD的工频磁异常信号去噪算法 ...
医学图像语义概念识别是医学图像知识表示的重要技术环节。研究医学图像语义概念识别方法,有助于机器理解和学习医学图像中的潜在医学知识,在影像辅助诊断和智能读片等应用中发挥重要作用。将医学图像的高频概念识别问题转化为多标签分类任务,利用基于卷积神经网络的深度迁移学习方法,识别有限数量的高频医学概念;同时利用基于图像...
医学核磁共振(magnetic resonance,MR)图像是采用核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)技术利用人体中氢原子核的能态变化,产生不同电磁波信号,经处理而得到人体组织的立体图像[1]。医学 MR 图像重构技术是指利用某种方法更新 MR 图像傅里叶频域空间(K-空间)数据,再将数据表示的频域信号进行傅里叶逆变换,从而...
