放射专题

人工智能在影像组学与放射组学中的最新进展|顶刊速递·24-06-22

小罗碎碎念 本期文献速递的主题——人工智能在影像组学中的最新进展。 小罗一直以来的观点,是把大问题分模块拆解——既然我们想做多模态,那么就先了解单模态的研究套路,再去研究不同模态提取的特征如何融合,搞科研的过程也是管理人才,管理自己的过程。 我是罗小罗同学,明天见!! 一、评估人工智能(AI)系统通过MRI检测前列腺癌方面的性能,并与传统的放射科医生使用前列腺成像-报告和数据

文献速递:深度学习肝脏肿瘤诊断---双能量CT深度学习放射组学预测大梁状大块型肝细胞癌

Title  题目 Dual-Energy CT Deep Learning Radiomics to Predict Macrotrabecular-Massive Hepatocellular Carcinoma 双能量CT深度学习放射组学预测大梁状大块型肝细胞癌 Background 背景 It is unknown whether the addit

医学影像教学协同、关联影像、影像诊断、确诊、炎性病变、读片、超声、放射、随访管理、随访统计、患者管理、病例讨论、病例库、病例收集、病例整理、患者报告、题目库、试卷库、考试库、考试统计、Axure原型

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【计算机视觉】图像变换方法(边缘检测算子、霍夫变换、重映射、放射变换与直方图均衡化)

来源:《OpenCV3编程入门》,怀念毛星云大佬🕯️ 说明:本系列重点关注各种图像变换方法的原理、作用和对比 图像变换 图像变换(imagetransfrom),即将一幅图像转变成图像数据的另一种表现形式。变换最常见的例子就是傅里叶变换(Fouriertransform),即将图像转换成源图像数据的另一种表示形式。这类操作的结果仍然保存为OpenCV图像结构的形式,但是新图像的每个单独像素表

高分文献解读|载肌红蛋白的钆纳米Texaphyrin用于氧协同和成像引导的放射增敏治疗

近期,北京大学王凡教授、中国科学院生物物理研究所史继云研究员和多伦多大学郑钢教授团队在《Nature Communications》(IF=16.6)上发表题为“Myoglobin-loaded gadolinium nanotexaphyrins for oxygen synergy and imaging-guided radiosensitization therapy”的文章,将Gd-Te

(二)医学影像放射设备集成 语音输入模块(硬件模块)(前期研发的调研工作)

目录 第一章、基本要求 1.1、使用场景或环境 1.2、支持声音识别、声纹识别 1.3、支持多国语言的语音识别 1.4、支持SDK二次开发 1.5、支持灵活输入 1.6、模块具有丰富的外部接口  1.7、支持定制功能、提供样品 1.8、系统性能要求。 第二章、性价比(公司对比)  第三章、科大讯飞 第一章、基本要求 1.1、使用场景或环境 医学影像放射设备

CIRDataset:用于临床可解释肺结节放射组学和恶性肿瘤预测的大规模数据集

文章目录 CIRDataset: A Large-Scale Dataset for Clinically-Interpretable Lung Nodule Radiomics and Malignancy Prediction摘要详情结果 CIRDataset: A Large-Scale Dataset for Clinically-Interpretable Lung N

三维PACS系统 医院放射影像后处理源码

PACS是一个涉及放射医学、影像医学、数字图像技术(采集和处理)、计算机与通讯、C/S体系结构的多媒体数据库管理信息系统,涉及软件工程、图形图像的综合及后处理等多种技术,是一个技术含量高、实践性强的高技术复杂系统。 一、放射科基础三维重建 1、放射科影像后处理:  MIP(大密度投影):查看肺部支气管 MPR(多平面重建):查看颅脑和颈椎 VR(三维体重建):显示骨肿瘤结构