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  1. 病理图文分析系统(液基细胞)

  2. c#实现 有几个单位在用 功能简单描述 1.实现图像实时采集（DirectShow接口）。 2.报告打印 3.（医生）自定义报告的标签。编辑排版的内容（选项--报告设计菜单）。 4。诊断模块预录入，点一下鼠标即可完成诊断的录入,录入报告有提示功能。 6.报告查询（支持单个和多个增删改、批量打印） 7.图片处理（反向、伪彩、标注、测量、倍镜放大、类似qq一样的图像截取。在图像存储区的右键菜单里） 8、报表功能 具体的看软件（3.5 vs2008开发）

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2009-12-11
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：moyumoyu

  1. 数字图像处理细胞诊断

  2. 利用Mathematica编写的细胞病理的诊断程序。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-04-19
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：skyeilll

  1. 基于互信息的肝脏图像配准算法研究

  2. 肝脏是人体重要的消化器官，肝脏疾病直接影响到人的生命健康。医学影像 学的快速发展为临床诊断提供了丰富直观的医学图像，肝脏CT增强扫描图像使 用造影剂可以在不同相期得到肝动脉与肝静脉高亮的图像，而不同模态的肝脏图 像反映了不同的病理信息。单一相期图像和单一模态图像往往都不能全面反映出 病理信息，通常融合不同肝脏相期图像和不同模态的肝脏图像可以提供更丰富的 信息以便医生掌握病变肝脏的综合信息，从而做出正确诊断或制定出合适的治疗 方案。而这首先要将待融合的图像的所有同一位置上的解剖点在空间位置上进行

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-09-28
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：weixin_40264829

  1. 基于弹性动量深度学习神经网络的果体病理图像识别

  2. 基于弹性动量深度学习神经网络的果体病理图像识别，设计了深度学习神经网络的 果蔬果体病理图像识别方法，基于对网络误差的传播分析，提出弹性动量的参数学习方法，以苹果为例进行果体病理图像的识别试验。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-12-22
    • 文件大小：351232
    • 提供者：cyj2014go

  1. 基于深度学习的乳腺癌病理图像自动分类

  2. 乳腺癌病理图像的自动分类具有重要的临床应用价值。基于人工提取特征的分类算法，存在需要专业领域 知 识 、耗 时 费 力 、提 取 高 质 量 特 征 困 难 等 问 题 。 为 此 ，采 用 一 种 改 进 的 深 度 卷 积 神 经 网 络 模 型 ，实 现 了 乳 腺 癌 病 理 图 像的自动分类;同时，利用数据增强和迁移学习方法，有效避免了深度学习模型受样本量限制时易出现的过拟合问 题。实验结果表明，该方法的识别率可达到 91%，且具有较好的鲁棒性和泛化性

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-15
    • 文件大小：647168
    • 提供者：hanangellove

  1. 计算机深度学习与智能图像诊断对胃高分化腺癌病理诊断的价值

  2. 随着计算机技术的发展, 机器学习被深入研 究并应用到各个领域, 机器学习在医学中的 应用将转换现在的医学模式, 利用机器学习 处理医学中庞大数据可提高医生诊断准确 率, 指导治疗, 评估预后. 机器学习中的深度 学习已广泛应用在病理智能图像诊断方面, 目前在有丝分裂检测, 细胞核的分割和检测, 组织分类中已取得较好成效. 在病理组织学 上, 胃高分化腺癌因其组织结构和细胞形态 异型性小, 取材标本表浅等原因容易漏诊. 现有的早期胃癌的病理智能图像诊断系统 中没有关于腺腔圆度的研究, 圆度测量可

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：hanangellove

  1. 【信息技术】【2010.06】【含源码】图像处理在医学诊断中的应用

  2. 本文为美国俄勒冈大学（作者：KRISTINE A. THOMAS）的硕士论文，共67页。本文附录包含所有的MATLAB源代码程序。 图像处理是提高疾病诊断可靠性和可重复性的有力工具。在病理学家的手中，图像处理提供来自组织学图像的定量数据，这些数据补充了专家们目前使用的定性数据。本论文提出一种分析苏木精与曙红(H&E)染色组织学切片的数字化影像的新方法，用以检测及量化炎性多形核白细胞，以协助评估胎盘的急性炎症程度，从而作为影像处理在辅助治疗中的应用。 本文提出了一种新的阈值分割和形状分析方法。最

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-09-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42825609

  1. 用逐步细调深度神经网络进行胃癌病理图像分类

  2. 医学图像由于隐私性，用于深度神经网络的数据不可能有很多，另外医学图像专业性强，标注成本高。为了解决这些问题，本文提出了用逐步微调深度神经网络进行胃部病理图像分类的方法。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-03-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：u010409517

  1. 基于局部Chan-Vese模型的超声颈动脉图像水平集分割

  2. 基于局部Chan-Vese模型的超声颈动脉图像水平集分割，曾雅洁，黄金河，心血管疾病是世界上三大致死疾病之一。动脉粥样硬化会引发多种心脑血管疾病，动脉粥样硬化斑块是其最主要的病理形态学改变。本文

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-15
    • 文件大小：781312
    • 提供者：weixin_38515270

  1. 左心室超声图像分割及特征分析

  2. 针对M型左心室的剖面超声图像进行研究。采用基于区域灰度扩展的CV水平集方法，通过限制能量扩展的方向，去除了相关的干扰，有效地提取了左心室的内外膜。在准确地提取了心肌边界后，对左心室的相关特征进行了纹理变化分析。结果表明，心肌运动的过程中收缩期和舒张期的共生矩阵各特性参数、分形维等均有定量的差别，可将相关的纹理参数用于正常心肌与病变心肌的定量分析上，方便医生进行准确的病理判断。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-18
    • 文件大小：476160
    • 提供者：weixin_38697557

  1. 淋巴瘤图像分类技术研究综述

  2. 淋巴瘤是源于淋巴造血系统的一类恶性肿瘤，基于医学影像及病理图像的精准诊断对临床治疗淋巴瘤具有重要价值。随着机器学习和深度学习技术的发展，利用人工智能技术对淋巴瘤图像分类已成为医学领域的研究热点之一。文中对淋巴瘤影像及病理图像分类技术的研究进展进行了系统总结与分析，并重点阐述了基于机器学习等新技术的图像分类方法与研究概况，最后对淋巴瘤图像分类的相关技术做了总结与展望。

  3. 所属分类：医疗

    • 发布日期：2020-12-18
    • 文件大小：849920
    • 提供者：kamo54

  1. HEMnet:使用分子标记改善H和E组织病理注释的神经网络软件-源码

  2. HEMnet-苏木精和曙红与分子神经网络 描述 深度学习自动化癌症诊断软件，使用分子标记来改善苏木精和曙红（H＆E）染色组织的病理学注释。 安装 码头工人 您可以使用以下命令下载并运行docker映像： docker pull andrewsu1/hemnet docker run -it andrewsu1/hemnet conda 安装Openslide（这是打开整个幻灯片图像所必需的）-下载 从environment.yml文件创建一个conda环境 conda env crea

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：472907776
    • 提供者：weixin_42120550

  1. 基于轮廓种子对学习的框架，用于同时检测和分割显微镜图像中的各种重叠细胞/核

  2. 在本文中，我们提出了一种新颖的基于轮廓种子对学习的框架，用于健壮和自动的细胞/细胞核分割。 显微镜图像中的自动颗粒物分割对于细胞癌的病理分级和基因表达具有重要的临床意义。 过去文献的重点是通过分割某种类型的细胞/细胞核或简单地分裂聚类对象而没有它们的轮廓推断。 我们的方法通过根据统一回归问题制定检测和分割任务来解决这些问题，其中训练级联稀疏回归链模型，然后将其应用于返回对象的位置和聚类对象的整个边界。 特别是，我们首先学习每层中的一组在线卷积特征。 然后，在提出的级联稀疏回归链中，利用学习到的特

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38590784

  1. Pathofusion:基于深度学习的多模态组织病理学图像识别和融合框架-源码

  2. 病态融合 基于深度学习的多模态组织病理学图像识别和融合框架 好消息！ （3/5/2021） 标签网站的源代码现已发布，请查看文件夹“ LabelingWebsite”或访问独立的代码库： : 标记网站的升级：支持IHC /融合热图的叠加，并标记非常大的病理图像（超过60,000x60,000；剪切），请参阅网站的新演示视频： ://cloudstor.aarnet.edu 使用标签网站的重要提示：必须使用Edge旧版（其他Web浏览器，包括新的Edge在处理大图像时会出现问题） 要使

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：404750336
    • 提供者：weixin_42133680

  1. 基于改进的偏置场校正和导引图像滤波的HDR病理图像增强

  2. 基于改进的偏置场校正和导引图像滤波的HDR病理图像增强

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38704830

  1. 基于低秩表示的乳腺癌病理图像有丝分裂检测

  2. 基于低秩表示的乳腺癌病理图像有丝分裂检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：917504
    • 提供者：weixin_38742647

  1. 基于改进ResNeXt的乳腺癌组织病理学图像分类

  2. 为实现对乳腺癌组织病理图像的准确自动分级,提出了一种改进的卷积神经网络,依次引入两种不同的卷积结构,以提高网络对病理图像的识别准确率。以深度残差网络(ResNeXt)为基础网络,用八度卷积(OctConv)替代传统卷积层,在特征提取阶段降低特征图中的冗余特征,提高了细节特征的提取效果;用异构卷积(HetConv)代替网络中的部分传统卷积层,以降低模型的训练参数。为了克服因数据样本较少出现的过拟合问题,采用一种基于图像分块思想的数据增强方法。实验结果表明,该网络在图像级别的四分类任务中准确率达到9

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_38531630

  1. 嗜酸性粒细胞胃肠炎病理切片的计算机辅助诊断

  2. 嗜酸性粒细胞胃肠炎(EG)是一种以外周血嗜酸性粒细胞(EOS)增多为特征的胃肠道疾病,其主要诊断依据为消化道黏膜标本病理切片中嗜酸性粒细胞的数目是否超标。利用计算机图像分析算法对病理切片图像中的嗜酸性粒细胞进行识别并计数,旨在辅助病理医生人工计算EOS的数目,减少医生的工作量,提高工作效率。采用鲁棒性较强的分水岭算法作为识别EOS的核心算法,并通过距离变换和前后景标记的改进算法解决传统分水岭算法中的过分割问题,提高识别计数的准确性。采用改进分水岭算法对EG病理图像中的EOS进行识别计数,并将其与

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_38735101

  1. 一种基于增强卷积神经网络的病理图像诊断算法

  2. 自动病理图像诊断是医学图像分析的一个重要课题，实现精确诊断的前提是提取健康与患病组织的形态特征。本文以深度神经网络为工具，提出一种增强卷积网络模型，通过训练一对互补的卷积神经网络，以优化病理图像诊断准确率。由于病理图像获取成本较高，为降低因训练样本数量有限造成的过拟合风险，算法首先训练基本网络，来估计病理图像中各局部组织患病的概率，之后训练另一异构网络，对基本网络的判决结果进行修正。实验在宾夕法尼亚州立大学动物诊断实验室提供的肾、肺、脾组织数据集与淋巴结癌症转移检测数据集上展开，实验结果表明所设

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38517997

  1. 基于低秩表示的乳腺癌病理图像有丝分裂检测

  2. 基于低秩表示的乳腺癌病理图像有丝分裂检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-01
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38611796
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