有时候真的不知道自己是怎么走上,模式识别,人工智能的这条路上的.但既然走上了这条路,我就没有理由荒废我所学到的东西.在学校里面研究了很长的时间的肺结节检测,但那都是只限于研究和写论文,现在我想把大家的研究落地.虽然现在有很多做医疗的公司已经做了很多的相关的项目,很多项目展示出来还是很好看的,很多是医院的示范工程,但这样的牛逼的东西还没有走到公众的视野内,说明他们的做那些还很差,我们还是有机会的. 我们要做的是很成熟的产品,而不是一个随时会被医院弃用的只能演示的面子项目.所以,前途艰难,我不知道我…

在(上)中讲了如何得到csv文件并调用noduleCADEvaluationLUNA16.py求取froc值,这里就讲一讲froc值是如何求取的. annotations_filename = './annotations/annotations.csv' annotations_excluded_filename = './annotations/annotations_excluded.csv' seriesuids_filename = './annotations/seriesuids.…

intensity梯度值分布跟图片的大小有关, 比如将一张小图片放大后会变得很模糊, 原先清晰的edge, 即大的梯度值变得模糊. 但是原有的边缘通常还是肉眼可分辨的. 但用Sobel 算子可能就检测不出来的. 为了应付不同scale与blur程度图片的边缘检测, 检测算子需要能大能小, 大的用于检测大而blur的图片上的边缘, 小的用于检测精细的边缘. Sobel算子无法满足这个要求. 其实到现在已经可以看出对边缘检测算子的两个要求: 可以计算一阶或二阶导数 可大可小 Laplacian of…

我只讲讲检测部分的模型,后面两样性分类的试验我没有做,这篇论文采用了很多肺结节检测论文都采用的u-net结构,准确地说是具有DPN结构的3D版本的u-net,直接上图. DPN是颜水成老师团队的成果,简单讲就是dense 与 residual的结合,如上图,输入特征图一部分通过residual与输出相加,另一部分与residual的结果再串联,个人觉得这个网络好乱,不简洁的网络都不是好网络,恰好文章中还给出了只采用residual的版本,所以我其实要讲的是这个只有residual的u-net,上…

在(一)中,我将肺结节检测项目总结为三阶段,这里我要讲讲这个项目的第三阶段,至于第二阶段,由于数据增强部分的代码我始终看不大懂,先不讲. 结果评估的程序在evaluationScript文件夹下,这个文件夹下的文件名比较烦,看的比较懵. annotations文件夹里面放的是结节标签文件,无关结节标签文件(是结节,但是不统计在内,也不作为非结节区域,就是评估的时候如果你检测到了它,既不算正确,也不算错误,略过),还有用户id文件. tool文件夹放的是读取csv文件的模块. frocwrtdet…

最近一个月都在做肺结节的检测,学到了不少东西,运行的项目主要是基于这篇论文,在github上可以查到项目代码. 我个人总结的肺结节检测可以分为三个阶段,数据预处理,网络搭建及训练,结果评估. 这篇博客主要分析一下项目预处理部分的代码实现. 预处理的全部代码都在prepare.py中,对原始数据进行处理,输出预处理后的数据. 首先是主函数 def preprocess_luna(): luna_segment = config['luna_segment']#存放CT掩码的路径 savepath…

This article come from HEREARS-L1: Learning Tuesday 10:30–12:30; Oral Session; Room: Leonard de Vinci 10:30  ARS-L1.1—GROUP STRUCTURED DIRTY DICTIONARY LEARNING FOR CLASSIFICATION Yuanming Suo, Minh Dao, Trac Tran, Johns Hopkins University, USA; Hojj…

在这个kernel中,我们将讨论有助于更好地理解问题陈述和数据可视化的方法. 我还将提供有用的资源和信息的链接. 此脚本是用Python编写的. 我建议人们在桌面上安装anaconda,因为here提到了它的优点. 本教程中用于读取,处理和可视化数据的库是matplotlib,numpy,skimage和pydicom.. 图像大小(z,512,512),其中z是CT扫描中的切片数量,取决于扫描仪的分辨率. 由于计算能力的限制,这样的大图像不能直接送到卷积网络中. 因此,我们将不得不找到更可能患…

文章来源:https://blog.csdn.net/u013058162/article/details/80470426 3D Deep Leaky Noisy-or Network 论文阅读 原文:Evaluate the Malignancy of Pulmonary Nodules Using the 3D Deep Leaky Noisy-or Network 博文参考:Doublle Tree的博客中Evaluate the Malignancy of Pulmonary Nodu…

LUNA16,全称Lung Nodule Analysis 16,是16年推出的一个肺部结节检测数据集,旨在作为评估各种CAD(computer aid detection计算机辅助检测系统)的banchmark,因为每个CAD都是基于自己的数据集,很难比较之间的性能优劣,这时候banchmark就很重要,在此之前比较知名的数据集就是Anode09了,不过这个数据集太小,训练集只有5个病例. 目前为止,比赛已经停止结果提交,不过数据集仍然可以下载,并且在leaderboard上有各路大神团队的比…