请注意该程序处理的图像必须是灰度图像，不能是彩图。Matlab程序：clear%装载原始图像001.mat;002.mat并显示。[X,map]=imread('003.Tif');X1=X;map1=map;figure(2);X1=imread('003.Tif');subplot(2,2,1);imshow(X1);title('图像001');X2=imread('004.Tif');subpl

请注意该程序处理的图像必须是灰度图像，不能是彩图。Matlab程序：clear%装载原始图像001.mat;002.mat并显示。[X,map]=imread('003.Tif');X1=X;map1=map;figure(2);X1=imread('003.Tif');subplot(2,2,1);imshow(X1);title('图像001');X2=imread('004.Tif');subpl

关键词：肝硬化肝脏分割、协同深度学习模型、跨模态泛化    肝硬化是慢性肝病（CLD）的最后阶段，是一个重大的全球性健康问题。2019年，它是全球死亡原因的第11位，占全球死亡人数的2.4%。尽管病毒性肝炎仍然是终末期肝病的主要原因，但与代谢功能障碍相关的脂肪肝病（MASLD）预计将由于

《Multi-modalglobal-andlocal-featureinteractionwithattention-basedmechanismfordiagnosisofAlzheimer’sdisease》-2024.9本文提出了一种新的多模态学习框架，用于提高阿尔茨海默病（Alzheimer'sdisease,AD）的诊断准确性。该框架旨在通过结合临床表格数据和大脑

CoCoNet:CoupledContrastiveLearningNetworkwithMulti-levelFeatureEnsembleforMulti-modalityImageFusionCoCoNet：用于多模态图像融合的耦合对比学习网络与多级特征集成JinyuanLiu;RunjiaLin;GuanyaoWu;RishengLiu;Zhongxuan;LuoXinFan更多TPAMI，IJCV

T1加权成像（T1WI）----突出组织T1弛豫（纵向弛豫）差别T2加权成像（T2WI）----突出组织T2弛豫（横向弛豫）差别。T1加权图像：T1加权图像通过增强显示各种组织的解剖结构，能够显示组织的密度和形态等信息。T1加权图像通常用于显示脑部的解剖结构，如大脑皮层、灰质和白质等。在T1加权图像中，脑脊液

笔记来源：MRIroi的图像合并dpabi小工具_哔哩哔哩_bilibili1.如果几个图像的维度不一致，需要先进行reslice1）如何看图像的维度以软件MRIcron为例,window→information，如红框所示，如果几幅图像的维度不一致，则需要进行重采样，length[969672]是图像采集了72层，每一层的分辨率是96*9

一、MRI概述核磁共振成像（英语：NuclearMagneticResonanceImaging，简称NMRI），又称自旋成像（英语：spinimaging），也称磁共振成像（MagneticResonanceImaging，简称MRI），台湾又称磁振造影，香港又称磁力共振扫描，是利用核磁共振（nuclearmagneticresonance，简称NMR）原理，依据所释放的能量在物质内部不

MONAI此次更新大部分基于MONAIBundle。在分割模块，新增了一个Auto3DSegapp,将数据处理，模型选择，训练和评估等集合在一起。此外还提供了联邦学习，为数字病理图像新增了MetaTensor,提供更多元数据属性。在MRI数据重建模块，也新增了一些功能。接下来，具体了解一下，有没有你感兴趣的内容~

FSL是什么？全名是：FMRIB’sSoftwareLibraryFMRIB是英国牛津大学脑功能磁共振成像中心，FSL则是他们开发的一个软件库。由StephenSmith教授开发，发布于2000年适用于所有操作系统用于结构MRI、功能MRI（任务、静息）、扩散MRI的分析MRI,CT数据的预处理和分析MRI,CT数据的查看

frompathlibimportPath#pathlibforeasypathhandlingimportpydicom#pydicomtohandledicomfilesimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportdicom2nifti#toconvertDICOMfilestotheNIftIformatimportnibabelasnib#nibabelto

图像分割是医学图像分析中最重要的任务之一，在许多临床应用中往往是第一步也是最关键的一步。在脑MRI分析中，图像分割通常用于测量和可视化解剖结构，分析大脑变化，描绘病理区域以及手术计划和图像引导干预，分割是大多数形态学分析的先决条件。本文我们将介绍如何使用QuickNAT对人脑的

读取数据#readingtheimagestumor=[]path='D:\\data\\Tumor_detection\\archive\\brain_tumor_dataset\\yes\\*.jpg'#*表示所有forfinglob.iglob(path):#遍历

CT（X线电子计算机断层扫描）主要是利用X线断层扫描，电光子探测器接收，并把信号转化为数字输入电子计算机，再由计算机转化为图像，是一种无痛苦、无损伤的辅助检查工具。 MR

医学图像分析，多任务学习，图像分类，图像分割，U-Net，后处理该论文是18年发布的，提出了一种基于DeepU-Net的多任务学习框架，用于GE-MRI左心房分割，该框架同时执行心房分割和消融前

 从本周开始，新专栏《图像分割应用》就跟大家见面了。本专栏主要介绍图像分割在各个领域的应用、难点、技术要求等常见问题。本文是专栏《图像分割应用》的第1篇文章，首先来

一、胰腺分割数据集数据下载链接：​​http://academictorrents.com/details/80ecfefcabede760cdbdf63e38986501f7becd49​​数据介绍：包含82个病例的胰腺数据集。二、MICCAI胰