简单不看版本：有错误欢迎指正，谢谢各位大佬。这是作者的第一版本文章，总的来说比较简单。总共提出两点改进：1、由于医学图像较为特殊，病变组织很难与背景相区别，尤其是低分辨率的图像。另外作者认为原图中有很多目标的信息，但是很难分割，而扩散模型中的任意t时刻的分割图中有较为增强的分割目标信息，但不准确。基于这两点，作者提出了将两者融合互补的ideal。作者提出了一个动态条件编码器dynamicconditionencoding，在每一步的时候都将两幅featuremap进行融合。首先假设扩散模型已经生成了一张t时刻的featuremap，需要训练神经网络来恢复图像，这个时候扩散模型中的feature
简单不看版本：有错误欢迎指正，谢谢各位大佬。这是作者的第一版本文章，总的来说比较简单。总共提出两点改进：1、由于医学图像较为特殊，病变组织很难与背景相区别，尤其是低分辨率的图像。另外作者认为原图中有很多目标的信息，但是很难分割，而扩散模型中的任意t时刻的分割图中有较为增强的分割目标信息，但不准确。基于这两点，作者提出了将两者融合互补的ideal。作者提出了一个动态条件编码器dynamicconditionencoding，在每一步的时候都将两幅featuremap进行融合。首先假设扩散模型已经生成了一张t时刻的featuremap，需要训练神经网络来恢复图像，这个时候扩散模型中的feature
UNETR:Transformersfor3DMedicalImageSegmentationUNETR：用于三维医学图像分割的TransformerPublished:Oct2021Publishedin:IEEEWinterConferenceonApplicationsofComputerVision(WACV)2022论文：https://arxiv.org/abs/2103.10504代码：https://monai.io/research/unetr摘要： 过去十年以来，具有收缩路径和扩展路径（编码器和解码器）的全卷积神经网络（FCNNs）在各种医学图像分割应用中表现突出。在这些
UNETR:Transformersfor3DMedicalImageSegmentationUNETR：用于三维医学图像分割的TransformerPublished:Oct2021Publishedin:IEEEWinterConferenceonApplicationsofComputerVision(WACV)2022论文：https://arxiv.org/abs/2103.10504代码：https://monai.io/research/unetr摘要： 过去十年以来，具有收缩路径和扩展路径（编码器和解码器）的全卷积神经网络（FCNNs）在各种医学图像分割应用中表现突出。在这些
简介在一些医学相关的简单的项目（也许是学生的作业？毕业设计？）中，有时候可能需要集成一些可视化的功能，本文简单介绍一下，如何利用PyQt5和VTK来渲染体数据（三维数据），并集成进PyQt的UI框架中。代码在仓库https://github.com/MangoWAY/medicalImageScriptDemo环境主要依赖两个python的包PyQt5VTK最好用Anaconda来管理你的python的环境，可以利用pip来安装上述的包，如何安装网上有许多教程，这里不介绍了。功能展示添加体数据删除体数据选择合适的预制的颜色函数缩放、旋转代码介绍Ui_MainWindow这个类是主要用来定义UI
简介在一些医学相关的简单的项目（也许是学生的作业？毕业设计？）中，有时候可能需要集成一些可视化的功能，本文简单介绍一下，如何利用PyQt5和VTK来渲染体数据（三维数据），并集成进PyQt的UI框架中。代码在仓库https://github.com/MangoWAY/medicalImageScriptDemo环境主要依赖两个python的包PyQt5VTK最好用Anaconda来管理你的python的环境，可以利用pip来安装上述的包，如何安装网上有许多教程，这里不介绍了。功能展示添加体数据删除体数据选择合适的预制的颜色函数缩放、旋转代码介绍Ui_MainWindow这个类是主要用来定义UI
