目录前言课题背景和意义实现技术思路一、全监督医学图像分割二、半监督医学图像分割三、医学影像分割中的不确定性度量实现效果图样例最后前言 📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。🚀对毕设有任何疑问都可以问学长哦!选题指导: https://blog.csdn.net/qq_37340229/article/details/1
【oneAPIDevSummit&OpenVINODevCon联合黑客松】跳转链接：https://marketing.csdn.net/p/d2322260c8d99ae24795f727e70e4d3d一. 方案简介 目前胃癌已经成为全球发病率较高的五大恶性肿瘤之一，其致死率也位居前列。据统计，2015年我国约有67.9万人确诊为胃癌[1]，其中约有49.8万人死亡。但有研究显示，早期胃癌的5年生存率超过90%[2]，因此提高早期胃癌诊治能力是提升胃癌生存率的有效手段。电子内镜检查技术已被广泛运用于胃肠道疾病的筛查和诊断中[3-4]，尽管内镜成像技术，如NBI、放大内镜、激光共聚焦、细
本文介绍基于Pix4Dmapper软件，实现由无人机影像建立研究区域空间三维模型的方法。目录1背景知识1.1运动结构恢复方法原理1.2运动结构恢复方法流程2软件与数据准备2.1软件准备2.2数据准备3研究区域模型建立3.1数据导入与配置3.2第一次模型建立3.3第二次模型建立3.4模型外观检查与调整3.5模型量测4建模部分问题与思考4.1模型外观与组成分析4.2模型部分外形与纹理错误分析4.3模型质量报告分析4.4模型边界缺失问题4.5地物底面面积计算问题参考文献 前面两篇博客分别基于不同软件、不同方法，详细讲解了空间三维模型建立的过程：物体三维模型的构建：3DSOM软件实现侧影轮廓方法
摘要经典UNet的体系架构在某些方面存在着局限性。因此本文对其结构提出了改进。1)设计高效的CNN架构来取代编码器和解码器;2)在最先进的U-Net模型的基础上，应用残差模块来取代编码器和解码器之间的跳过连接来进行改进。医学图像分割是通过一些自动和半自动的方法来最小化感兴趣区域。。有许多传统的算法被设计来分割组织或身体器官。这些方法可以分为:基于区域的聚类、基于边缘的聚类、基于阈值的聚类和基于特征的聚类。本文提出了一种双通道UNet模型-DC-UNet方法MultiResUNet在医学图像中，感兴趣的目标对象常常有所不同，因此为了更好的分割结果，网络需要具备在不同的尺度上分析不同目标的能力。基
我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备多次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。点击查看原文链接https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NDYxNjMyNA==&mid=2247533277&idx=5&sn=ed2dfba5de2bfa14805
%%子图1，读取影像,tif影像为哨兵四波段影像，subplot(2,2,1);data1=imread('20210409.tif');data2=imread('20210529.tif');red1=data1(:,:,3);%分别为蓝、绿、红、近红波段nir1=data1(:,:,4);red2=data2(:,:,3);nir2=data2(:,:,4);image(0,0,nir1,'CDataMapping','scaled');%image显示近红外波段图像（选择其中一期显示即可）colorbar('vert');%加入垂直方向颜色条（colorbar）colormap(jet
微软最新研究再次证明了提示工程的威力——无需额外微调，无需专家策划，仅凭提示，GPT-4就能化身“专家”。使用他们提出的最新提示策略Medprompt，在医疗专业领域，GPT-4在MultiMedQA九个测试集中取得最优结果。在MedQA数据集(美国医师执照考试题)上，Medprompt让GPT-4的准确率首次超过90%，超越BioGPT和Med-PaLM等一众微调方法。研究人员还表示Medprompt方法是通用的，不仅适用于医学，还可以推广到电气工程、机器学习、法律等专业中。这项研究在X（原Twitter）一经分享，就引发众多网友关注。沃顿商学院教授EthanMollick、Artifici
EPT-Net:EdgePerceptionTransformerfor3DMedicalImageSegmentationEPT-Net：用于3D医学图像分割的边缘感知转换器背景贡献实验方法DualPositionalTransformer（双位置Transformer）LearnablePatchEmbeddingVoxelSpacialPositionalEmbeddingEdgeWeightGuidanceModule（边界权重引导模块）ShallowGuidanceModule（浅层引导模块）WeightedAttentionModule（加权注意力模块）损失函数ThinkingEP
一、系统概述3D医学影像PACS系统，它集影像存储服务器、影像诊断工作站及RIS报告系统于一身,主要有图像处理模块、影像数据管理模块、RIS报告模块、光盘存档模块、DICOM通讯模块、胶片打印输出等模块组成，具有完善的影像数据库管理功能，强大的图像后处理功能，提高了临床诊断准确率。二、支持三维影像处理功能三维重建包括：最大/小密度投影、三维容积重建，三维表面重建，虚拟内窥镜、曲面重建，心脏图像冠脉钙化积分。多平面重建（MPR）定义：MPR是在三维容积的任意方位进行交互式导航，MPR可以同时显示轴位、矢状位和冠状位及任意斜位层面，并可任意改变重建的位置和层厚以利于观察不同组织细微结构。MPR可较
今年大语言模型的快速发展导致像BERT这样的模型都可以称作“小”模型了。KaggleLLM比赛LLMScienceExam的第四名就只用了deberta，这可以说是一个非常好的成绩了。所以说在特定的领域或者需求中，大语言模型并不一定就是最优的解决方案，“小”模型也有一定的用武之地，所以今天我们来介绍PubMedBERT，它使用特定领域语料库从头开始预训练BERT，这是微软研究院2022年发布在ACM的论文。论文的主要要点如下：对于具有大量未标记文本的特定领域，如生物医学，从头开始预训练语言模型比持续预训练通用领域语言模型效果显著。提出了生物医学语言理解与推理基准(BLURB)用于特定领域的预训
