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搜索资源列表

  1. 基于matlab二种子大脑图像分割代码

  2. 图像分割算法，区域生长法，基于二个种子点分割脑部MRI图像，程序完整，希望跟大家分享。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-09-10
    • 文件大小：44kb
    • 提供者：u012052907

  1. 脑部MR图像-brain.mhd

  2. 脑部MR图像，东灵工作室-VTK系列教程之VTK图像处理部分的示例数据。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-12-16
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：www_doling_net

  1. 医学图像增强与脑部MR图像统计学分割

  2. 东北大学硕士论文《医学图像增强与脑部MR图像统计学分割》

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-08-28
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：lu_weishuang

  1. 脑部MR图像分割算法.ppt

  2. 脑部MR图像分割算法.ppt 脑部MR图像分割算法.ppt脑部MR图像分割算法.ppt脑部MR图像分割算法.ppt脑部MR图像分割算法.ppt脑部MR图像分割算法.ppt

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-11-16
    • 文件大小：507kb
    • 提供者：raul117979158

  1. Nifti 工具包 适用于matlab读取.nii格式的文件

  2. 适用于matlab读取.nii格式的文件 脑部MR图像处理。 NIfTI这个Matlab程序可以读取显示、保存、制作核磁共振图像。 具体如下： >> [hdr,filetype,fileprefix,machine] = load_nii_hdr('output.hdr'); >> [img,hdr] = load_nii_img(hdr,filetype,fileprefix,machine); >> save_nii(nii, filename, [ol

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-11-02
    • 文件大小：426kb
    • 提供者：dadou4400

  1. brain.mhd MR 颅脑图

  2. 脑部MR图像，VTK系列图像处理部分的示例数据。 可用于VTK的示例代码运行

  3. 所属分类：医疗

    • 发布日期：2018-03-14
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：tsinghua2mit

  1. 基于在线字典学习和脉冲耦合神经网络的脑图像融合_宗静静.pdf

  2. 医学图像融合是医学影像和放射医学等领域的研究热点之一，广受医学界和工程界重视。提出一种基于 在线字典学习( ODL) 和脉冲耦合神经网络( PCNN) 的脑部CT 和MR 图像融合新算法。首先，利用滑动窗技术将源 图像分块，使用ODL 算法和最小角回归算法( LARS) 得到各图像块对应列向量的稀疏编码; 其次，将稀疏编码作为 脉冲耦合神经网络的外部输入刺激信号进行迭代处理，根据点火次数确定融合系数; 最后，根据融合系数和学习字 典重构融合图像。基于哈佛医学院的10 组脑部CT 和MR 数据，

  3. 所属分类：Actionscript

    • 发布日期：2018-04-20
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：xiazaidaihao

  1. brain.mhd brain.raw脑部医学图像

  2. brain.mhd brain.raw脑部医学图像 vtk可使用，脑部MR图像。vtk各种例子中经常使用到这个图像。供大家学习使用。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2020-03-08
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：zzg315

  1. 基于Sigma-IFCM分割算法的脑部MR图像

  2. 图像分割是把图像分割成互不相交的区域，使每个区域内的像素具有某种相似的特征，以便对图像进行后续处理。图像分割是图像分析的难点之一，至今没有一个通用且有效的图像分割方法能够满足不同的需求。在脑部MR图像分析中该问题尤为突出。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-21
    • 文件大小：81kb
    • 提供者：weixin_38704701

  1. 基于在线字典学习的医学图像特征提取与融合

  2. 提出一种基于在线字典学习(ODL)的医学图像特征提取与融合的新算法。首先,采用大小为8像素×8像素的滑动窗处理源图像,得到联合矩阵;通过ODL算法得到该联合矩阵的冗余字典,并利用最小角回归算法(LARS)计算该联合矩阵的稀疏编码;将稀疏编码列向量的1范数作为稀疏编码的活动级测量准则,然后根据活动级最大准则融合稀疏编码;最后根据融合后的稀疏编码和冗余字典重构融合图像。实验图像为20位患者的已配准脑部CT和MR图像,采用5种性能指标评价融合图像的质量,同两种流行的融合算法比较。结果显示,所提出算法的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：304kb
    • 提供者：weixin_38592502

  1. 基于在线字典学习和脉冲耦合神经网络的脑图像融合

  2. 医学图像融合是医学影像和放射医学等领域的研究热点之一,广受医学界和工程界重视。提出一种基于在线字典学习(ODL)和脉冲耦合神经网络(PCNN)的脑部CT和MR图像融合新算法。首先,利用滑动窗技术将源图像分块,使用ODL算法和最小角回归算法(LARS)得到各图像块对应列向量的稀疏编码;其次,将稀疏编码作为脉冲耦合神经网络的外部输入刺激信号进行迭代处理,根据点火次数确定融合系数;最后,根据融合系数和学习字典重构融合图像。基于哈佛医学院的10组脑部CT和MR数据,将所提出算法同基于KSVD的融合算法、

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：391kb
    • 提供者：weixin_38557095

  1. 磁共振图像中脑组织分割的多网格非局部高斯混合模型

  2. 我们提出了一种基于区域和非局部信息的新颖分割方法，以克服图像强度不均匀性和噪声在人脑磁共振图像中的影响。 考虑到大脑图像中不同组织的空间分布，我们的方法不需要针对强度不均匀性和噪声进行预先估计或预先校正的过程。 为了减少噪声的影响，提出了一种基于非局部信息的高斯混合模型（NGMM）。 为了减少强度不均匀性的影响，提出了一种多网格非局部高斯混合模型（MNGMM）来分割使用新的多网格生成方法生成的每个不重叠的多网格中的脑部MR图像。 因此，提出的模型可以同时克服噪声和强度不均匀性的影响，并将2D和3

  3. 所属分类：其它

  1. 用于脑磁共振图像分割的多尺度网络

  2. 使用磁共振（MR）图像测量主要脑组织的分布吸引了广泛的研究工作。 由于其卓越的成功，基于深度学习的图像分割已应用于此问题，其中斑块的大小通常代表复杂性和准确性之间的权衡。 在本文中，我们提出了用于脑部MR图像分割的多尺寸和位置神经网络（MSPNN）。 我们的贡献包括（1）联合使用在大补丁上训练的U-Net和在小补丁上训练的反向传播神经网络（BPNN）进行分割，以及（2）在应用它们之前采用卷积自动编码器（CAE）恢复MR图像到BPNN。 在合成和真实MR研究中，我们已针对五种广泛使用的脑部MR图像

  3. 所属分类：其它

  1. 健壮的生成不对称GMM用于脑部MR图像分割

  2. 健壮的生成不对称GMM用于脑部MR图像分割

  3. 所属分类：其它

  1. variantal_bayesian_clusterings：用于脑部MR图像分割的变分贝叶斯算法-源码

  2. variantal_bayesian_clusterings：用于脑部MR图像分割的变分贝叶斯算法

  3. 所属分类：其它