颈动脉斑块的MR图像分割是一个复杂的图像处理过程，它结合了医学影像学和计算机视觉技术。以下是一个基于一般流程的描述，包括可能的步骤和示例代码（使用Python和OpenCV库），但请注意，实际应用中可能需要针对特定数据集和需求进行调整和优化。 一、预处理 在进行分割之前，通常需要对MR图像进行预处理，以提高图像质量并减少噪声。预处理步骤可能包括： 图像去噪：使用滤波器（如高斯滤波器）去除图像噪声

Generative Adversarial Network–based Noncontrast CT Angiography for Aorta and Carotid Arteries 基于生成对抗性网络的主动脉和颈动脉非集中CT血管造影背景贡献实验方法损失函数Thinking 基于生成对抗性网络的主动脉和颈动脉非集中CT血管造影 https://github.com/yi

Generative Adversarial Network–based Noncontrast CT Angiography for Aorta and Carotid Arteries 基于生成对抗性网络的主动脉和颈动脉非集中CT血管造影背景贡献实验方法损失函数Thinking 基于生成对抗性网络的主动脉和颈动脉非集中CT血管造影 https://github.com/yi

读完之后就是，总结 机器学习（SVM、小波）和深度学习（CNN）在 颈动脉斑块影像学中的 分类效果。只讨论了超声、磁共振两种成像   Chin J Clin Neurosci 临床神经科学杂志 复旦大学 颈动脉斑块( carotid plaques) 是一种由于颈动脉血 管壁受损导致血液有形成分聚集而成的团块状结构， 可由不同数量的脂质、出血和钙化组成，是颈动脉发生 粥样硬化的明显