结节专题

利用大型语言模型协作提升甲状腺结节超声诊断的一致性和准确性| 文献速递-基于深度学习的癌症风险预测与疾病预后应用

Title 题目 Collaborative Enhancement of Consistency and Accuracy in US Diagnosis of Thyroid Nodules Using Large Language Models 利用大型语言模型协作提升甲状腺结节超声诊断的一致性和准确性 Background 背景 Large langua

具有不确定性感知注意机制的肺结节分割和不确定区域预测| 文献速递-深度学习结合医疗影像疾病诊断与病灶分割

Title 题目 Lung Nodule Segmentation and UncertainRegion Prediction With an Uncertainty-Aware Attention Mechanism 具有不确定性感知注意机制的肺结节分割和不确定区域预测 01 文献速递介绍肺结节分割在肺癌计算机辅助诊断（CAD）系统中至关重要，提供了关键信息，如结节大

肺结节14问，查出肺结节怎么办？哪些能用中医调治消散？快来了解一下吧

近些年，随着大众防癌意识的加强，和胸部低剂量CT的普及，肺结节的检出率也逐年升高，不少患者CT报告上，写着“肺小结”“肺部磨玻璃结节”的字样，当你看到这几个字时，会不会瞬间紧张起来？今天给大家科普一下肺结节和磨玻璃结节。寿伟臻主任，从事胸外科临床治疗几十余载，经验丰富，态度和蔼广受患者信赖和好评。我们结合了对寿伟臻主任的采访内容，给大家进行关于结节的科普。中医能消除结节吗，什么样的结节

[数据集][目标检测]肺结节检测数据集VOC+YOLO格式1186张1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)：1186 标注数量(xml文件个数)：1186 标注数量(txt文件个数)：1186 标注类别数：1 标注类别名称:["nodule"] 每个类别标注的框数： nodule 框数 = 1186 总框数：1186 使用

用于肺结节分类的常规 EHR 的纵向多模态Transformer集成成像和潜在临床特征

Longitudinal Multimodal Transformer Integrating Imaging and Latent Clinical Signatures from Routine EHRs for Pulmonary Nodule Classification 摘要该研究提出了一种基于Transformer 的多模态策略，用于将重复成像与常规电子健康记录（EHRs）中的纵

肺结节检测项目 | 基于CNN+LSTM实现的肺结节CT图检测算法

项目应用场景面向智慧医疗领域肺结节的计算机视觉智能检测场景，图片类型为 CT 图，项目支持训练，算法结合 CNN 模型和 LSTM 单元，具有很高的检出率。项目效果：项目细节 ==> 具体参见项目 README.md (1) 训练 bash CUNN_LSTM/run.sh (2) 预测 python CNN_LSTM/evaluate.py 项目获取 ht

肺结节提取的网络训练以及GUI实现

肺结节提取和分类【2】前面的博文讲了肺结节遮罩的提取，对于肺结节提取和分类整个项目来说，主要有两个核心网络：肺结节提取网络，用于从肺实质中提取出可疑肺结节，这个网络需要的数据集是肺实质图像（为了降低其他CT图像的影响）、以及对应的肺结节遮罩。使用的网络主要是Unet和一些改进过的Unet肺结节良恶性分类网络：这里可以用简单的二分类网络，一些常见的例如vgg、res等都可以，但其实可以考虑将

使用Yolov7进行LUNA16的肺结节检测

1、图像预处理 1.1 从mhd文件中获取CT图像，保存3张切片 def normalizePlanes(npzarray):maxHU = 400minHU = -1000npzarray = (npzarray - minHU)/(maxHU - minHU)npzarray[npzarray>1] = 1npzarray[npzarray<0] = 0npzarray *= 255re

肺结节3D图像分割-VNet（一）

近期用Yolo训练肺结节检测模型感觉缺少3D结构信息，尝试一下3D图像分割，博文用以记录。 1、LUNA16数据集 1.1 Luna16数据集介绍简介：来自于公开的LIDC/IDRI数据集。该数据集剔除了LIDC/IDRI数据集中切片厚度大于2.5mm的扫描数据，共产生了888套CT。Luna16数据集中结节的判定标准为四名放射科专家中至少有三名认定该结节半径大于3mm。因此在数据集的

YOLO目标检测——肺结节检测数据集【含对应voc、coco和yolo三种格式标签】

实际项目应用：肺结节检测数据集主要应用于医学影像分析领域，特别是在肺结节检测和恶性风险评估方面。数据集说明：YOLO目标检测数据集，真实场景的高质量图片数据，数据场景丰富。使用lableimg标注软件标注，标注框质量高，含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式标签，分别存放在不同文件夹下，可以直接用于YOLO系列的目标检测。其他：附赠YOLO环境部署、训练案例教程和数

基于卷积神经网络的肺结节分类算法

算法结构本文提出利用卷积神经网络对肺部CT图像进行分类，具体包括四个步骤：（1）通过使用数据库提供的说明文档，找出恶性肺结节和正常结节的CT图像；（2）利用最大类间方差法对 CT 图像进行分割得到二值图像；（3）设计的合适的卷积神经网络；（4）对数据集进行训练和分类，从而筛查出恶性肺结节的CT图像。卷积神经网络结构本文自己建立了卷积神经网络，采用双通道的形式，每个通道的结构一样，但是所训练

YOLOv8检测LUNA16肺结节实战（二）：开始训练

说明：训练的过程，参考了DeepLung的训练形式，进行交叉训练。但不太明白，交叉训练有什么意义和优势？欢迎大家告知。 1、将注释文件（.xml）转化为YOLO格式：xml2txt.py classes = ["nodule"]# 定义一个函数，将坐标信息转换为YOLO格式def convert(size, box):dw = 1./(size[0])dh = 1./(size[1])x

【肺结节分割】Matlab肺结节分割(肺结节提取)源程序，也有GUI人机界面版本

出Matlab肺结节分割(肺结节提取)源程序，也有GUI人机界面版本。使用传统图像分割方法，非深度学习方法。使用了LIDC-IDRI数据集的两张图片和标注。工作如下： 1、读取图像。读取原始dicom格式的CT图像，并显示，绘制灰度直方图； 2、图像增强。对图像进行图像增强，包括Gamma矫正、直方图均衡化、中值滤波、边缘锐化； 3、肺质分割。基于阈值分割，从原CT图像中分割出肺质； 4、肺

X线计算机体肺小结节肿瘤,体检发现“肺结节”？别慌，我来带您认识“肺结节”...

随着人们健康意识的不断提高越来越多人定期进行体检关爱健康，定期体检一部分人在做CT检查时查出肺结节那么“肺结节”到底是什么？ “肺结节”是什么？严重吗？好怕怕~ 什么是肺结节？肺结节是肺部影像学检查中最常发现的类圆形、密度增高的肺部阴影，并不能和癌症划等号！如果从大小来看，直径小于5毫米的叫做微小结节，直径在5毫米至10毫米之间的叫做肺小结节，小于3厘米的为肺结节，而如果直径大于

【3D 图像分类】基于 Pytorch 的 3D 立体图像分类4（多人标注的结节立体框合并和特征等级投票）

在LIDC-IDRI的数据集中，对于同一个案例，存在多个医生标注的结果。这就导致下面几种情况的出现： A医生标注的结节区域，B医生并不一定会标；B医生标注的结节，C医生也标注了，但是范围大小存在着交集关系；同时标记，给的特征等级也不一定相同。此时，就需要对一个案例标注的结节进行处理。可以根据标注次数进行选择，也可以简单粗暴的直接取并集。本文就直接取并集，比较的简单。如果要考虑标记次数，可以参

肺结节CT影像特征提取（二）——肺结节CT图像特征提取算法描述

摘自本人毕业论文《肺结节CT影像特征提取算法研究》　　医学图像特征提取可以认为是基于图像内容提取必要特征，医学图像中需要什么特征基于研究需要，提取合适的特征。相对来说，医学图像特征提取要求更加高，因为对医生的辅助诊断起着至关重要的作用，所以需要严谨可靠的特征。肺结节CT影像特征提取也是属于医学图像特征提取领域的一个部分，有着医学图像特征提取的基本要求。既有其他医学图像特征提取的方法，也有针

缺陷检测-如何用深度学习进行CT影像肺结节探测（附有基于Intel Extended Caffe的3D Faster RCNN代码开源）

近期宜远智能参加阿里天池医疗AI大赛，用3D Faster RCNN模型在CT影像的肺结节探测上，取得了较好的成绩，特别是在计算资源充足的情况下，模型效果表现优异。这是他们的经验分享（https://tianchi.aliyun.com/competition/new_articleDetail.html?raceId=231601&postsId=2898&from=part ），末尾

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

mongo多层怎么抽取_自体脂肪移植结节增生怎么回事？该如何处理？

目前，很多想要做自体脂肪移植的朋友们大都了解脂肪移植的基本知识，但是随着了解的深入，担忧也就越来越多，自体脂肪移植出现结节、硬化现象就是其中之一，那么这种情况是不是很严重，什么原因引起的，该怎么办才好，成为求美者比较关心的问题。这是原本较厚的致密脂肪层的机械破裂和较薄的脂肪层的机械破坏的结果，该较薄的脂肪层更松散，肿胀，并且其中可能有明显的脂肪结节。第一种是临时性的，是由于溶胀的分辨率不均

YOLO目标检测——肺结节数据集【含对应voc、coco和yolo三种格式标签】

实际项目应用：肺结节检测数据集主要应用于医学影像分析领域，特别是在肺结节检测和恶性风险评估方面。数据集说明：YOLO目标检测数据集，真实场景的高质量图片数据，数据场景丰富。使用lableimg标注软件标注，标注框质量高，含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式标签，分别存放在不同文件夹下，可以直接用于YOLO系列的目标检测。其他：附赠YOLO环境部署、训练案例教程和数