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使用DICOM RT进行医学图像的三维语义分割|-Matlab源码下载

文件名称-飞码网: 使用DICOM RT进行医学图像的三维语义分割
文件类型-飞码网: 压缩包
文件大小-飞码网: 2.28 MB
作 者-飞码网: 欲罢不能
下载点数-飞码网: 0
下载权限-飞码网: 普通会员
整理时间-飞码网: 2021-04-07 18:46:07
文件说明-飞码网: matlab源码,matlab仿真

当使用体积图像进行深度学习时,标记数据是很大的挑战。
在放射治疗领域,从CT图像提取人体,器官和GTV等中的每一个作为区域数据。并且它们存储在DICOM RT的RT结构中。
数据主要用于计划治疗,但是我们也可以使用它们作为标签数据来加速深度学习工作流程。
通过此演示,您可以学习如何将RT结构数据转换为标签数据,并将其用于在MATLAB上训练3D UNet(语义分割)模型。

[日语]在
医学图像的3D深度学习中,标记是复杂且耗时的。
在放射治疗领域,人体,器官,肿瘤等被定义为所拍摄CT图像的区域,并由DICOM RT的RT结构进行管理。
这些是为治疗计划创建的,但是提取的区域数据也可以用作深度学习的标签。
在此演示中,您可以转换RT结构数据以用于深度学习并学习流程,直到将其用于学习3D UNet。

贡献者;
我得到了DICOM RT数据,很多从反馈和有益的建议:
(庆应义塾大学,日本)孝文Nemoto的博士
夏海Futakami博士(东海大学,日本)
大辅川原博士(广岛大学,日本)
博士Taiki Magome(日本小泽大学)
Ulrik Landberg Stephansen博士(丹麦奥尔堡大学)

[关键字]
图像处理,计算机视觉,深度学习,机器学习,CNN,IPCV演示,深度学习,机器学习,3D,医学成像,癌症,放射治疗,放射诊断,

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