1 基本概述 CLAHE是一个比较有意思的图像增强的方法,主要用在医学图像上面.之前的比赛中,用到了这个,但是对其算法原理不甚了解.在这里做一个复盘. CLAHE起到的作用简单来说就是增强图像的对比度的同时可以抑制噪声 CLAHE的英文是Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization 限制对比度的自适应直方图均衡.在学习这个之前,我们要先学习一下下面的前置算法: [Contrast Stretching]:对比度拉伸: [HE]:直方图均衡: [

CLAHE算法对于医学图像,特别是医学红外图像的增强效果非常明显. CLAHE  https://en.wikipedia.org/wiki/Adaptive_histogram_equalization 中文方面非常好的资料 限制对比度自适应直方图均衡化算法原理.实现及效果 在OpenCV中已经实现了CLAHE,但是它在使用过程中,存在参数选择的问题.为了从根本上搞明白,我参考了网络上的一些代码 主要是来源http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/de

目标——万方医学网论文列表 http://med.wanfangdata.com.cn/Author/General/A000000001 和普通网页不一样的地方在于点击下一页的时候,URL没有发生变化,不能显眼的看到类似‘page=1’或者‘pge=1’这样的信息. 这就需要我们自己分析网络请求,笔者推荐是汉化更好点的火狐的浏览器——Firefox,右上角的打开菜单下——开发者工具——网络,在chrome浏览器中是更多工具中的开发者工具Network                     

数据挖掘方法的提出,让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识.数据挖掘 (DataMiriing),指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的.事先未知的潜在有用信息,数据挖掘是目前国际上,数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一.因此分享一下很久以前做的一个小研究成果.也算是一个简单的数据挖掘处理的例子. 1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤: (l)分析问题:源数据数据库必须经过评估确认其是否符合数据挖掘标准.以决定预期结果,

本科毕设做的是医学CT图像特征提取方法研究,主要是肺部CT图像的特征提取.由于医学图像基本为灰度图像,因此我将特征主要分为三类:纹理特征,形态特征以及代数特征,每种特征都有对应的算法进行特征提取. 如上图所示,三类特征都有对应方法进行特征提取,在毕设中,利用matlab编程实现了三类算法,并且利用matlab的GUI做出了一个简单的界面系统,用于特征提取.

工作职能: 1.开发医学虚拟手术中的柔体仿真引擎/图形效果 2.柔体仿真引擎.和引擎开发主工程师一起完善和改进仿真引擎的开发工作. 3.3D图形效果的改进. 职位要求: 1.本科以上学历,1年以上c++开发经验. 2.1年以上在物理柔体,刚体仿真,3D图形方面的经验(不限工作经验还是自我兴趣). 3.良好的数学基础和逻辑能力.能独立阅读英文论文 4.对物理模拟,3D图形有浓厚的兴趣. 5.做事情有毅力. 公司现正处于起飞期间,前途光明,现有腹腔镜,消化内镜,穿刺,静脉穿刺等多个产品.和全国百家医

转载:http://blog.csdn.net/zssureqh/article/details/39237649 背景: 上一篇博文中,在对storescp工具源文件storescp.cc和DcmSCP类的源文件scp.cc进行剖析后,得出了两者都可以实现响应C-ECHO和C-STORE(需要对DcmSCP类进行扩展)请求的功能.但是在对DcmSCP类进行扩展,期望模拟实现自己的storescp.exe工具时遇到了问题,客户端提示服务中断链接,而服务端显示保存失败,如下图所示.此次博文通过排除

转载:http://blog.csdn.net/zssureqh/article/details/39213817 背景: 上一篇专栏博文中针对PACS终端(或设备终端,如CT设备)与RIS系统之间worklist查询进行了介绍,并着重对比分析了DICOM3.0中各部分对DICOM网络通讯服务的定义.此次通过结合早些时间的博文DICOM医学图像处理:基于DCMTK工具包学习和分析worklist,对DCMTK开源库中提供的storescp.exe和storescu.exe工具的源码进行剖析,从底

基于clahe的图像去雾     通过阅读一些资料,我了解到clahe算法对图像去雾有所价值,正好opencv中有了实现,拿过来看一看.   但是现在实现的效果还是有所差异 #);    clahe],planes[]);    clahe],planes[]);    clahe],planes[]);    merge(planes,  dst);         imshow(;}       来自为知笔记(Wiz)

彩色图像 #include <iostream> #include <Kinect.h> #include <opencv2\highgui.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main(void) { IKinectSensor * mySensor = nullptr; //第1步打开Sensor GetDefaultKinectSensor(&mySensor); mySensor->O

转载 http://blog.csdn.net/prodicom/article/details/4015064 注意:以下内容为转载,但保留了第一人称,请注意,以免造成不必要的麻烦. 医网联影像工作站3.0(ProDicom Workstation 3.0)是我个人使用VC++,应用免费开发包,开发的一套集医学DICOM图像传输/管理/处理.DICOM图像打印/光盘刻录.相关报告编辑/保存/管理为一体的医学影像工具,在多家医院应用运转良好,在我们科室已经使用了4年多了,虽然它功能不是很强大,也

背景: 从DICOM网络传输一文开始,相继介绍了C-ECHO.C-FIND.C-STORE.C-MOVE等DIMSE-C服务的简单实现,博文中的代码给出的实例都是基于fo-dicom库来实现的,原因只有一个:基于C#的fo-dicom库具有高封装性.对于初学者来说实现大多数的DIMSE-C.DIMSE-N服务几乎都是“傻瓜式”操作——构造C-XXX-RQ.N-XXX-RQ然后绑定相应的OnResponseReceived处理函数即可.本博文希望在前几篇预热的基础上,对比DCMTK.fo-dico

转自:http://www.cnblogs.com/Imageshop/archive/2013/04/07/3006334.html 一.自适应直方图均衡化(Adaptive histgram equalization/AHE) 1.简述 自适应直方图均衡化(AHE)用来提升图像的对比度的一种计算机图像处理技术.和普通的直方图均衡算法不同,AHE算法通过计算图像的局部直方图,然后重新分布亮度来来改变图像对比度.因此,该算法更适合于改进图像的局部对比度以及获得更多的图像细节. 不过,AHE有过度

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5462656.html Ptr<CLAHE> clahe = createCLAHE(); clahe->setClipLimit(); clahe->apply(ucmatGaborResize, ucmatGaborResize);

案例描述 近年来疾病早期诊断越来越受到医学专家的重视,从而产生了各种疾病诊断的新方法.乳癌最早的表现是患乳出现单发的.无痛性并呈进行性生长的小肿块.肿块位于外上象限最多见,其次是乳头.乳晕区和内上象限.因多无自觉症状,肿块常是病人在无意中(如洗澡.更衣)发现的.少数病人可有不同程度的触痛或刺激和乳头溢液.肿块的生长速度较快,侵及周围组织可引起乳房外形的改变,出现一系列体征.如:肿瘤表面皮肤凹陷:邻近乳头的癌肿可将乳头牵向癌肿方向:乳头内陷等.癌肿较大者,可使整个乳房组织收缩,肿块明显凸出.癌肿继

背景介绍: 近期项目需求,须要使用C#进行最新的UI和相关DICOM3.0医学图像模块的开发.在C++语言下,我使用的是应用最广泛的DCMTK开源库,在本专栏的起初阶段的大多数博文都是对DCMTK开源库的介绍和学习.眼下因为项目须要,现開始对mDCM开源库继续学习分析,因此本专栏接下来的文章会大多以mDCM开源库为例进行医学图像的解说,DCMTK因为是C++语言开发的,所以作为我学习和剖析mDCM开源库的原始根据,我们并未放弃对DCMTK开源库的学习,而是通过更加细致的研读和分析DCMTK的C+

基于ReliefF和K-means算法的医学应用实例 数据挖掘方法的提出,让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识.数据挖掘 (DataMiriing),指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的.事先未知的潜在有用信息,数据挖掘是目前国际上,数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一.因此分享一下很久以前做的一个小研究成果.也算是一个简单的数据挖掘处理的例子. 1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤: (l)分析问题:源数据数据库必

U-net网络主要思路是源于FCN,采用全卷积网络,对图像进行逐像素分类,能在图像分割领域达到不错的效果. 因其网络结构类似于U型,所以以此命名,可以由其架构清晰的看出,其构成是由左端的卷积压缩层,以及右端的转置卷积放大层组成: 左右两端之间还有联系,通过灰色箭头所指,右端在进行转置卷积操作的时候,会拼接左端前几次卷积后的结果,这样可以保证得到 更多的信息. 在网络的末端得到两张feature map之后还需要通过softmax函数得到概率图,整个网络输出的是类别数量的特征图,最后得到的是类别的

今天和大家分享mac软件专题:教学参考工具软件,在这个专题中,主要向大家推荐一些Mac上优秀的教育教学.知识参考类的软件,包含外语.医学.天文.地址.数学.音乐等方面,学生.老师以及相关的工作者不要错过!如果你也有相关的软件推荐,可以在下面留言,本专题日后会随时更新. 有需要其他类型的软件,可在评论区留言或私信于我[磨人的小妖精],以后也会不断更新更多专题资源. 有想要的软件资源,需要下载的也可以找我[磨人的小妖精]私信留言. 以下内容及软件资源均来源[风云社区SCOEE] 更多专题,可关注[磨

18年下半年10月份左右,老师分配有关NiftyNet平台的相关学习的任务,时隔5个月,决定整理一下以前的笔记,写成相应的博客! 目录 1.NiftyNet平台简介 2.NiftyNet平台架构设计 3.NiftyNet安装平台 4.利用NiftyNet平台实现一个自带的Demo 5.NiftyNet文档介绍 1.NiftyNet平台简介 (1)NiftyNet是一款开源的卷积神经网络平台,专门针对医学图像处理分析以及医学影像指导治疗,由WEISS (Wellcome EPSRC Centre

Atitit 医学之道 attilax总结 1. 相关的学科3 1.1. 口腔医学  ok3 1.2. 人体解剖学  ok3 1.3. 生理学  ok3 1.4. 病理学  ok3 1.5. 骨伤科学ok3 1.6. 药理学  ok3 1.7. 内科学,外科学  ok all3 1.8. 诊断学基础 ok3 1.9. 内经  ok3 1.10. 伤寒论3 1.11. 生物化学  ok3 2. 医学领域的分类4 3. 人体医学4 3.1. 中医 传统医学 替代医学 西医 巫医4 4. 常用驱魔咒语