病变专题
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[数据集][目标检测]直肠息肉病变检测数据集VOC+YOLO格式10725张6类别
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：10725 标注数量(xml文件个数)：10725 标注数量(txt文件个数)：10725 标注类别数：6 标注类别名称:["Polyps","blood","bubbles","esophagitis","inst
糖尿病视网膜病变分级新方法：卷积网络做分割和诊断 + 大模型生成详细的测试和治疗建议
糖尿病视网膜病变分级新方法：卷积网络做分割和诊断 + 大模型生成详细的测试和治疗建议 提出背景相关工作3.1 数据集3.1.1 病变分割 3.1.2 图像分级3.1.3 大型语言模型（LLMs） 解法 = 数据预处理 + 数据增强 + 网络架构 + 训练过程 + 测试过程子解法1：数据预处理子解法2：数据增强子解法3：网络架构子解法4：训练过程子解法5：测试过程 论
成都爱尔眼科蔡裕主任解说什么是近视性黄斑病变
近视性黄斑病变，属于黄斑病变的其中一种。 黄斑是眼内一个部位，它位于眼底的后极部，视网膜的中心部，管理着光、形、色。黄斑变性是指由于年龄、遗传、不良环境、慢性光损伤等各种因素的影响，使眼部视网膜处的黄斑发生萎缩，或代谢异常，导致黄斑部位出现异常代谢物聚集、结构改变、功能减退，导致患者出现视力异常的疾病。 成都爱尔眼科医院眼底科蔡裕主任解说到：黄斑变性主要表现为单眼或双眼中心视力下降、视
基于变压器的手持式超声图像中乳腺病变的分类不一致性测量表征
超声成像作为一种替代的低成本、易于获取的非电离成像方式已显示出巨大的前景，可用于乳腺癌筛查。特别是，随着最近便携式设备的出现，超声检查预计将在中低收入国家中越来越普及。然而，超声成像在乳腺癌诊断中的可靠性高度依赖于操作超声医师和检查放射科医生的经验。 为了解决这一限制，人们开发了计算机辅助诊断（CAD）工具来标准化超声测试。深度学习技术的进步使得肿瘤检测、分割和分类等任务实现自动化。卷积神经网络
文献速递：深度学习肝脏肿瘤诊断---基于深度学习的肝细胞结节性病变在整片组织病理图像上的分类
Title 题目 Deep Learning-Based Classification of Hepatocellular Nodular Lesions on Whole-Slide Histopathologic Images 基于深度学习的肝细胞结节性病变在整片组织病理图像上的分类 Background 背景 Hepatocellular nodular
早产儿视网膜病变分期，自动化+半监督（无需大量医生标注数据）
早产儿视网膜病变 ROP 分期 提出背景解法框架解法步骤一致性正则化算法构建思路 实验 提出背景 论文：https://www.cell.com/action/showPdf?pii=S2589-0042%2823%2902593-2 早产儿视网膜病变（ROP）目前是全球婴儿失明的主要原因之一。 这是一种影响早产儿视网膜的疾病，特别是在婴儿出生时体重非常轻或出生时
【图像检测】基于CNN深度学习实现图像视网膜病变检测附matlab代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：Matlab科研工作室 🍊个人信条：格物致知。 ⛄ 内容介绍 为解决医学上糖尿病性视网膜病变图像人工识别困难,精度差等问题,提出一种基于多特征融合的卷积神经网络识别方法.在V GG-16模型的基础上,通过融合每层网络上的局部特征,增强模型的特征提取能力.选用Softmax分
【糖尿病视网膜病变分级-显著优于最先进的方法】DiffMIC：局部和全局分析 + 扩散模型医学图像分类
DiffMIC：基于扩散模型的医学图像分类方法 DiffMIC的核心思想糖尿病视网膜病变分级 网络结构去噪扩散模型：提升特征清晰度双粒度条件引导（DCG）：融合局部和全局分析条件特定的最大均值差异（MMD）正则化：增强局部及全局特征学习和一致性 训练推理总损失函数训练细节推理阶段 DiffMIC的核心思想 论文链接：https://arxiv.org/pdf/230
【眼科大模型】Ophtha-LLaMA2：视觉模型提取图像特征 + LLM基于特征生成眼底病变的诊断报告
Ophtha-LLaMA2：视觉模型提取图像特征 + LLM基于特征生成眼底病变的诊断报告 提出背景设计思路选择大模型基座生成诊断报告 论文：https://arxiv.org/pdf/2312.04906.pdf 提出背景 目标是开发一个全面的眼科模型，可以根据不同仪器的检查报告准确快速地诊断疾病。 Ophtha-LLaMA2，通过三种不同的眼科图像（O
论文阅读（5）利用C-UNet进行皮肤病变分割
目录 Skin Lesion Segmentation with C-UNet摘要1、引言2、方法2.1数据集2.2 C-UNet 结构2.3 训练2.4 利用Dice损失函数进行微调 3、结果4、讨论 Skin Lesion Segmentation with C-UNet 摘要 本文主要是为了解决皮肤病变分割的问题。C-UNet整合了类似Inception卷积模块，循环卷
脑切片病变区域判定与划分
原图中，水平白线的上方有个淡白色区域，假定为病变提取目标区域。 思路： 用水平像素投影法可根据中间水平白线将上下分开，单独分析，排除不必要的边缘干扰。目标区域有Ａ和Ｂ两个。 整体的处理效果，现在的问题转为从外边缘的一定距离内去除掉干扰，方法有多种，比如沿着边缘向内一定得距离等等。 确定Ａ和Ｂ的大致区域，基本完成一半的工作量了，接下来实现确定的区域划分。 方法可以是几
基于图像合成和注意力的深度神经网络从计算机断层扫描灌注图像中自动分割缺血性脑卒中病变
Automatic ischemic stroke lesion segmentation from computed tomography perfusion images by image synthesis and attention-based deep neural networks 基于图像合成和注意力的深度神经网络从计算机断层扫描灌注图像中自动分割缺血性脑卒中病变背景贡献实验C
文献速递：多模态影像组学文献分享(基于多模式超声的临床放射学诺莫图，用于预测实质性低回声乳腺病变的恶性风险)
文献速递：多模态影像组学文献分享:(基于多模式超声的临床放射学诺莫图，用于预测实质性低回声乳腺病变的恶性风险) 01 文献速递介绍 作为世界上最常见的癌症，乳腺癌对人们的健康和生存构成了严重威胁（1）。鉴于其高转移倾向和高死亡率（2, 3），加之良性和恶性乳腺肿瘤治疗方式的显著差异，早期明确诊断是乳腺病变治疗管理中的关键第一步，这对于改善患者预后和生存率起着至关重要的作用（3-5）。随着超声
视网膜发生病变竟与糖尿病有关，爱饮用这个东西~
可乐是一种在全世界范围内较为流行的饮料，因其味道较甜并含有咖啡因，饮用之后可以提神醒脑，特别受到很多年轻人的喜爱。在炎炎夏日如果能和冰镇可乐相伴，这透心凉的感觉根本无法抗拒…… 然而，可乐虽然好喝但是不能长期饮用，因为可乐中含有大量的糖分，这些糖分较容易被人体吸收。如果身体摄入过多的糖分容易引起一些疾病。 28岁的小张是一名程序员，由于工作的原因作息时间不是很规律，还染上暴饮暴
谭巍主任科普：单纯HPV感染，无宫颈病变，在该时间段可自行清除
在医学上，HPV病毒是人类乳头瘤病毒的缩写，它有100多个亚型，分为高危型和低危型。HPV病毒感染是宫颈癌、肛门癌、外阴癌、喉癌、食道癌和肺癌等多种癌症的主要诱因。而劲松HPV防治诊疗中心主任谭巍则指出其中高危型HPV病毒持续感染是宫颈癌的主要致病因素。 对于HPV病毒的转阴周期，一般来说，单纯HPV感染，无宫颈病变，通过自身免疫力一般8-12个月可自行清除。如果感染高危型HPV病毒，尤其是16
脑小血管病变伴认知障碍的大脑动力学与白质高信号的关系
认知功能障碍是脑小血管疾病(cSVD)的显著标志。已有的功能磁共振成像研究强调了大脑活动模式和行为变异性之间的联系。本文的研究旨在描述cSVD的影像学标记物、动态连通性和认知障碍之间的关联。 本文从基于人群的Hamburg City Health Study中获得MRI和临床数据。通过白质高信号(WMH)和骨架化平均扩散率(PSMD)的峰宽对cSVD进行量化。并将静息态的BOLD信号聚类成离散的
基于Matlab图像处理皮肤病变检测与分类(GUI界面)
文件大小：5.3M 代码行数：246行(主程序) 开发环境：Matlab2016、2017、2018 点击下载：点击下载 简要概述：皮肤癌的检测和分类 学习MATLAB时做的毕设项目的代码。该项目检测6种常见皮肤病。 1.GUI是主程序。2.GUI Admin用于选择训练类型。3.通过预测文件进行预测。4.traines数据集有17张皮肤病图像。 运行效果：
双输入注意的RefineNet在糖尿病视网膜病变多病变分割中的应用
Multiple lesion segmentation（多病变分割） in diabetic retinopathy（糖尿病性视网膜病变） with dual-input（双输入） attentive（注意力） RefineNet 目录 一、摘要 二、引言 2.1 DARNet的内部结构和整体流程 2.2 主要贡献 三、方法实现 3.1 全局图像编码器和patch图像编码器 3.
毕设分享 糖尿病视网膜病变数据据分析
0 简介 今天学长向大家介绍一个机器视觉的毕设项目，基于深度学习的人脸识别系统 项目运行效果： 毕业设计 糖尿病视网膜预测 项目获取： https://gitee.com/sinonfin/algorithm-sharing 1 任务目标 这次任务的数据集是1000的糖网的4个等级的眼底图像，我们需要利用深度学习框架pytorch 来根据眼底图像预测其分类。 2
糖尿病视网膜病变数据据分析 毕业设计
0 简介 今天学长向大家介绍一个机器视觉的毕设项目，基于深度学习的人脸识别系统 项目运行效果： 毕业设计 糖尿病视网膜预测 项目获取： https://gitee.com/sinonfin/algorithm-sharing 1 任务目标 这次任务的数据集是1000的糖网的4个等级的眼底图像，我们需要利用深度学习框架pytorch 来根据眼底图像预测其分类。
糖尿病视网膜病变数据据分析 毕设分享
0 简介 今天学长向大家介绍一个机器视觉的毕设项目，基于深度学习的人脸识别系统 项目运行效果： 毕业设计 糖尿病视网膜预测 项目获取： https://gitee.com/sinonfin/algorithm-sharing 1 任务目标 这次任务的数据集是1000的糖网的4个等级的眼底图像，我们需要利用深度学习框架pytorch 来根据眼底图像预测其分类。
医学图像分割、MRI、病变检测……“AI+医疗”近期有哪些值得读的顶会论文？...
我整理了近一年的114篇医疗论文，汇总如下，感兴趣的小伙伴，可添加我的微信领取。 扫码添加我的微信 回复“医疗”获取114篇论文 一、CVPR2022- 2023医学影像论文 1、CVPR 2023医学影像论文 [01]无标记肝肿瘤分割 [Title]Label-Free Liver Tumor Segmentation [02]用于X射线图像中无监督异常检测的深层特征内漆 [Title]De
医学图像分割、MRI、病变检测……“AI+医疗”近期有哪些值得读的顶会论文？...
我整理了近一年的114篇医疗论文，汇总如下，感兴趣的小伙伴，可添加我的微信领取。 扫码添加我的微信 回复“医疗”获取114篇论文 一、CVPR2022- 2023医学影像论文 1、CVPR 2023医学影像论文 [01]无标记肝肿瘤分割 [Title]Label-Free Liver Tumor Segmentation [02]用于X射线图像中无监督异常检测的深层特征内漆 [Title]De
GG-Net: 超声图像中乳腺病变分割的全局指导网络
ATTransUNet 期刊分析摘要贡献方法整体框架1. Global Guidance Block2. Spatial-wise Global Guidance Block3. Channel-wise Global Guidance Block4. Breast Lesion Boundary Detection Module 实验1. 对比实验2. 消融实验2.1 Ablation A
小病变检测：Gravity Network for end-to-end small lesion detection
论文作者：Ciro Russo,Alessandro Bria,Claudio Marrocco 作者单位：University of Cassino and L.M. 论文链接：http://arxiv.org/abs/2309.12876v1 内容简介： 1）方向：医学影像中小病变检测 2）应用：：医学影像领域，特别是针对小病变的精确定位 3）背景：由于小病变的外观和多