多模态表示学习旨在缩小不同模态之间的异质性差距,在利用普遍存在的多模态数据方面起着不可或缺的作用。基于深度学习的多模态表示学习由于具有强大的多层次抽象表示能力,近年来受到了广泛的关注。
股骨医学图像配准是股骨三维重建技术的主要研究内容,通过机器辅助获得配准的参数决定了三维重建的准确性。针对传统ICP算法普遍存在的准确度和鲁棒性较低的问题,提出一种基于仿射CPD的股骨医学图像配准方法,
针对医疗成像设备拍摄范围受限,以及医学图片受电子噪声和射线本身易散射、照度不均等复杂因素影响干扰医生诊断病情的问题,提出了基于Retinex和SURF的医学图像配准与拼接算法。算法首先通过三边滤波器改
针对大尺度形变医学图像配准速度慢和精度低的特点,提出一种结合薄板样条(TPS)和B样条的弹性配准方法。该方法采用尺度不变特征变换算法(SIFT)进行图像特征提取与匹配,利用TPS算法将特征点对作为输入
包含ITK,VTK,MITK,VMTK等医学影像处理库的学习资料
在了解“卷积神经网络”之前,我们要先知道什么是“卷积”。维基百科对“卷积”的定义是:一个关于两个函数的数学运算。这个数学运算将会产生两个原始函数之外的第三个函数,这个函数通常被看作是两个原始函数之一的
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。ANeuralAlgorithmofArtis
在接下来的文章中,我们将会讨论医学影像中DICOM和NIFTI格式之间的不同,并且研究如何使用深度学习进行2D肺分割分析。除此之外,我们还将讨论在没有深度学习时,医学图像分析是如何进行的;以及我们现在
图像配准的经典教材,对做医学图像配准和相关研究的人很有帮助.rar
在川北医学院2020级智能医学工程本科课程中,专业英语是一个重要的学科,其中包括了许多需要理解的专业术语。以下是一些这门课程中涉及的关键术语的简要解释:1. 医学工程:结合了医学和工程学的跨学科领域,