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Processing and analysis of medical images using computer comprises the following: image formation and reconstruction, image resoration, image inhancement, image compression and storage, image-based visualization, feature idendification, image segment…
会议: Information Processing in Medical Imaging,IPMI IPMI2013 International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention,MICCAI MICCAI2014  MICCAI2010 MICCAI2002 International Symposium on Biomedical Imaging, ISBI 期刊: Medica…
转载自:『http://www.cvchina.info/2010/08/31/conference-ranking-byar/』 澳大利亚政府和澳大利亚研究理事会做的,有一定考价值. 会议名称 会议缩写 评级 ACM SIG International Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques SIGGRAPH A ACM Virtual Reality Software and Technology VRST A A…
3DSlicer, a free open source software for visualization and medical image computing AcetoneISO:镜像文件挂载软件 Adobe Photoshop Album, an image organizing application Arora:一款跨平台的开源网页浏览器 Autodesk MotionBuilder, professional 3D character animation software Au…
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作者:尘中远链接:http://www.zhihu.com/question/19630324/answer/19365369来源:知乎 一些出名的例子如下:(wiki搬运) 3DSlicer, a free open source software for visualization and medical image computing AcetoneISO:镜像文件挂载软件 Adobe Photoshop Album, an image organizing application Aro…
NiftyNet项目介绍  简述  NiftyNet是一款开源的卷积神经网络平台,旨在通过实现医学图像分析的深度学习方法和模块,支持快速原型和再现性,由WEISS (Wellcome EPSRC Centre for Interventional and Surgical Sciences), CMIC ( Centre for Medical Image Computing),HIG(High-dimensional Imaging Group)三家研究机构共同推出.  NiftyNet项目的…
本文来自<MobiFace: A Lightweight Deep Learning Face Recognition on Mobile Devices>,时间线为2018年11月.是作者分别来自CMU和uark学校. 0 引言 随着DCNN的普及,在目标检测,目标分割等领域都有不小的进步,然而其较高准确度背后却是大量的参数和计算量.如AlexNet需要61百万参数量,VGG16需要138百万参数量,Resnet-50需要25百万参数量.Densenet190(k=40)需要40百万参数量.…
18年下半年10月份左右,老师分配有关NiftyNet平台的相关学习的任务,时隔5个月,决定整理一下以前的笔记,写成相应的博客! 目录 1.NiftyNet平台简介 2.NiftyNet平台架构设计 3.NiftyNet安装平台 4.利用NiftyNet平台实现一个自带的Demo 5.NiftyNet文档介绍 1.NiftyNet平台简介 (1)NiftyNet是一款开源的卷积神经网络平台,专门针对医学图像处理分析以及医学影像指导治疗,由WEISS (Wellcome EPSRC Centre…
简介 语义分割:给图像的每个像素点标注类别.通常认为这个类别与邻近像素类别有关,同时也和这个像素点归属的整体类别有关.利用图像分类的网络结构,可以利用不同层次的特征向量来满足判定需求.现有算法的主要区别是如何提高这些向量的分辨率,以及如何组合这些向量. 几种结构 全卷积网络FCN:上采样提高分割精度,不同特征向量相加.[3] UNET:拼接特征向量:编码-解码结构:采用弹性形变的方式,进行数据增广:用边界加权的损失函数分离接触的细胞.[4] SegNet:记录池化的位置,反池化时恢复.[3] P…