10091436760 来源： 北京航空航天大学 论文名称：Whole brain segmentation with full volume neural network 原文作者：Yeshu Li 内容提要 全脑分割是一项重要的神经成像任务...，它将整个脑体积分割成解剖学标记的感兴趣区域。...卷积神经网络在这一任务中表现出了良好的性能。现有的脑图像分割方法通常采用体素分类、切片标记或子体标记的方法。它们的表示学习是基于整体的部分，而它们的标记结果是通过部分分割的聚合产生的。...在信息不完全的情况下进行学习和推理，会导致最终分割结果不理想。为了解决这些问题，我们提出采用全体积框架，将全体积脑图像输入分割网络，直接输出整个脑体积的分割结果。...在一个公开的3D MRI大脑数据集上的大量实验结果表明，我们提出的模型在分割性能方面提高了最先进的方法。
神经影像信息学技术计划（NIFTI）将 NIfTI 格式预设为 ANALYZE7.5 格式的替代品。它最初的应用领域是神经影像，但是也被用在其他领域。...国家医疗图像计算联盟（NA-MIC）开发了一种使用 NRRD 格式来表征扩散加权图像（DWI）体积和扩散张量图像（DTI）的方法。...参考： http://teem.sourceforge.net/nrrd/format.html#general.1 MINC 格式的基本知识 MINS 代表的是医疗图像 NetCDF 工具包。...医疗图像格式 格式转换 dicom 转换成 NIFTI dicom2nii（https://www.nitrc.org/projects/dcm2nii/）是一个用来把 DICOM 转换为 NIFTI...DICOM 到 MINC 的转换 脑成像中心（BIC）的 MINC 团队开发了将 DICOM 转换为 MINC 格式的工具。
我们的另一个参考信息资源是一篇题为《Working with the DICOM and NIfTI data standards in R》的论文。 什么是医学图像？...来源：出版于 2014 年的《医学图像格式》 格式转换 从 DICOM 格式转换为 NIFTI 格式 dicom2nii 是将 DICOM 格式转换为 NIFTI 格式的常见工具。...一个读取和编写 NIFTI 文件的 Python 库是 nibabel。如果想要将 DICOM 格式转换为 NIFTI 格式，有很多自动转换的工具，比如 dcm2nii。...由 DICOM 格式转换为 MINC 格式 BIC 的 MINC 团队开发了一种将 DICOM 转换为 MINC 图像的工具，这个程序是用 C 语言编写的，点击此链接查看 github 报告。...由 NIFTI 或 ANALYZE 转换为 MINC 格式 在 BIC 的 MINC 团队开发了另外一种能够将 NIFTI 或 ANALYZE 图像转换为 MINC 图像的工具，这个程序叫做 nii2mnc
今天将分享全身PET/CT病灶分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...使用深度学习方法进行自动 PET/CT 病变分割的最新进展证明了该任务的原则可行性。虽然最近取得了这些进展，全身 PET/CT 中的肿瘤病变检测和分割仍然是一项具有挑战性的任务。...一个案例（训练或测试案例）由一个 3D 全身 FDG-PET 体积、一个相应的 3D 全身 CT 体积和一个 PET 体积大小的 FDG-PET 上手动分割的肿瘤病灶的 3D 二元掩模组成。...预处理数据将以 NifTI 格式提供。通过将图像单位从活动计数转换为标准化摄取值 (SUV) 来标准化 PET 数据。...反映 PET 病变分割任务的两个指标的组合：1、分割病灶的前景 Dice 评分，2、不与阳性重叠的假阳性连接分量的体积（=假阳性体积），3、金标准中与估计的分割掩码不重叠的正连通分量的体积（=假阴体积）
今天将分享BraTS2023脑转移分割挑战赛完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...此外，由于评估研究中的每个转移需要大量时间，因此对连续扫描中的多个病变进行详细分析具有挑战性。 因此，开发脑转移自动分割工具对于维持高水平的患者护理至关重要。...此外，患者脑转移瘤的总体积是患者预后的重要预测指标，但由于缺乏体积分割工具，目前在临床实践中尚无法实现。 解决这个问题需要开发新的分割算法，可以检测并准确地对所有病变进行体积分割。...所有数据集均采用标准化预处理，包括将 DICOM 文件转换为 NIfTI 格式、共同配准到同一解剖模板 (SRI24)、重采样为统一的各向同性分辨率 (1mm3) 以及颅骨剥离。...转换为 NIfTI 格式会从DICOM头文件中删除所有受保护的健康信息 (PHI)，并且头骨剥离有助于防止患者潜在的面部识别。
即使有高质量的标签，分割模型在准确标记目标结构边界时可能会遇到困难，通常需要后处理来填充缺失的内部体积并消除伪预测目标。...该框架与NIfTI成像具有原生兼容性。...用于测试的数据集典型的NIfTI扫描形状通常在512x512x40和512x512x100之间，首先被加载到 Pipeline 中。该扫描被转换为PyTorch张量。...框架能够快速、准确地找到中大型结构，使其成为机器学习 Pipeline 中用于将数据定位到相关体积的理想工具。 尽管在某些任务上表现出色，但当前实现具有很大的改进潜力。...将输入数据转换为立方体积的需求可能是作者 Pipeline 中最大的弱点。增加输入切片数量，通常是一个数量级，会大大增加作者模型的计算资源需求。
在临床诊断过程中，准确估计颅内出血量对于预测血肿进展和早期死亡率具有重要意义。通过放射科医师手动描绘 ICH 区域来估计血肿体积，这是非常耗时的，并且受到评分者间差异性的影响。...然而，准确分割 ICH 以用于自动方法仍然具有挑战性，因为 ICH 在形状和位置上表现出很大的变化，并且边界模糊。...10 位具有 5 年以上临床经验的放射科医生对这些数据进行了很好的标记。CT 体积的大小为512*512*N，其中N在[20,70]中。CT体积的像素间距为0.42mm*0.42mm*5mm。...图像将存储为NIFTI格式。体素级分割注释为：0 - 背景；1 - ICH 数据集划分如下： 训练集：100（使用了相对大量的数据来训练稳健的模型）。...2、Hausdorff距离（HD）：HD用于评估分割曲面与目标的重合度表面。3、相对体积差异 (RVD)：RVD 提供有关 ICH 的分段区域和参考区域之间的体积差异的信息。
以下是一些常见的可以读取/输出DICOM文件的R包： oro.dicom，divest和tractor.aase包可实现读取通用DICOM文件并将其转换为ANALYZE或NIFTI格式。...NIfTI-1数据格式与ANALYZE格式基本相同，但提供了一些改进：将header和图像信息合并到一个文件（.nii）中，将348个字节固定的header重新组织为更相关的类别。...它具有STL、PLY和OBJ文件的导入/导出功能，支持二进制和ASCII格式。...该软件包的目标是在R中完全与FSL进行接口，您可以传递基于R的NIfTI对象，函数将执行一个FSL命令并返回基于R的NIfTI对象。...oro.pet包包含了几种PET实验的参数估计例程，包括：标准摄取值（SUV）、占位比、简化的参考组织模型（SRTM）、多线性参考组织模型（MRTM）和半最大抑制浓度（IC50）。
今天将分享3D 乳腺超声 (ABUS) 的肿瘤检测、分割和分类完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...肿瘤分割、分类和检测是医学图像分析中的三大基本任务。对于大肿瘤尺寸和形状变化、不规则和模糊的肿瘤边界以及低信噪比，这些任务在 3D ABUS 体积上非常具有挑战性。...此外，很少有开放可访问的 ABUS 数据集具有良好标记的肿瘤，这阻碍了乳腺肿瘤分割、分类和检测系统的发展。 二、TDSC-ABUS2023任务 3D ABUS 图像中检测、分割和分类肿瘤。...经验丰富的放射科医生会标记并检查这些数据。图像尺寸在 843*546*270 和 865*682*354 之间。轴向和横向分辨率均为 0.5mm。图像将存储在 .nrrd 文件中。...具体实现可以参考这篇文章TDSC-ABUS2023——2023 年自动化 3D 乳腺超声 (ABUS) 的肿瘤检测、分割和分类挑战.
今天将分享超声脑肿瘤分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...二、CuRIOUS2022任务 包括两项任务： 任务 1：术中超声中的脑肿瘤分割 任务 2：术中超声中的切除腔分割 三、CuRIOUS2022数据集 对于每个临床病例，提供的数据是：术前 3T MRI...术中超声 (iUS) 图像，作为开颅手术后覆盖整个肿瘤区域的 3D 体积。提供了三个手术阶段（切除前、切除期间和切除后）的术中超声体积。...成像数据以 MINC-2 和 NIFTI-1 格式提供，分割以 NIFTI-1 格式提供。所有图像、MRI、iUS 和分割都在同一个参考空间中。...由于之前都是使用tensorflow1.14的进行代码实验开发的，为了方便pytorch的朋友们也可以复现实验结果，我将tensorflow版本的代码翻译转换成pytorch版本的。
今天将分享3D 乳腺超声 (ABUS) 的肿瘤检测、分割和分类完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...自动化 3D 乳房超声是一种较新的乳房筛查方法，与手持式乳房 X 光检查相比具有许多优点，例如安全性、速度和更高的乳腺癌检出率。因此，它可能在未来几年内风靡全球。...肿瘤分割、分类和检测是医学图像分析中的三大基本任务。对于大肿瘤尺寸和形状变化、不规则和模糊的肿瘤边界以及低信噪比，这些任务在 3D ABUS 体积上非常具有挑战性。...此外，很少有开放可访问的 ABUS 数据集具有良好标记的肿瘤，这阻碍了乳腺肿瘤分割、分类和检测系统的发展。 二、TDSC-ABUS2023任务 3D ABUS 图像中检测、分割和分类肿瘤。...经验丰富的放射科医生会标记并检查这些数据。图像尺寸在 843*546*270 和 865*682*354 之间。轴向和横向分辨率均为 0.5mm。图像将存储在 .nrrd 文件中。
这篇最新论文的共同作者希望他们在连接体方面的工作，即连接体的产生和研究，或生物体神经系统内连接的综合地图，将加速HHMI和剑桥大学对苍蝇大脑中学习、记忆和感知的研究。...此外，他们还使用了一种名为Segmentation-Enhanced CycleGAN（SECGAN）的AI模型，一种生成性对抗网络专门用于分割，以计算方式填充图像体积中的缺失切片。...通过这两个新程序，他们发现FFN能够更加稳健地追踪具有多个缺失切片的位置。 ? 40万亿像素的果蝇大脑重建。谷歌AI在2016年和2018年分析的较小的数据集。...它基于WebGL，并在较新版本的Chrome和Firefox中得到支持，它展示了一个由三个正交横截面视图组成的四窗格视图，以及一个显示所选对象的3D模型的视图（具有独立方向）。...此外，它能够通过HTTP以多种格式摄取数据，包括BOSS，DVID，Render，预计算的块和网格片段，单个NIfTI文件，Python内存卷和N5。
，则为None REF：参考基因组在该位点上的碱基，类型为str ALT：在该位点的测序结果。是_AltRecord类的子类实例的列表。类型为list。...将FILTER列按分号分隔形成的字符串列表，类型为list。如果未给出参数则为None INFO：该位点的一些测试指标。将‘=’前的参数作为键，后面的参数作为值，构建成的字典。...ADNI中的扫描是在两种不同的特斯拉扫描仪上进行的，即飞利浦医疗系统和西门子 飞利浦医疗系统扫描的EPI序列为144个体积，场强=3.0特斯拉，翻转角=80.0°，TE=30.0ms，TR=3000.0ms...，64×65矩阵，6720.0层厚度为3.31mm的静止状态fMRI 用飞利浦医学系统扫描仪进行扩展静息状态fMRI的EPI序列为:200体积,场强=3.0tesla,翻转角=90.0°,TE=30.0ms...下载的数据： 单个图片大小：3.44 M 格式： NiFTI 尺寸： 91 * 109 * 91 使用Mango可直接显示图片，效果如下 ?
基于体素的形态学分析（Voxel-based morphometry，VBM）提示相比于单血管供应模式，混合血管供应模式的老年人海马前部灰质体积较大。...影像预处理： 首先通过MRIcron软件包内的dcm2nii将7T T1以及TOF DICOM格式数据转为NIFTI格式。然后T1图像在SPM12内进行处理。...为确定海马血管模式，首先需要制定每个被试的海马mask。本研究通过FreeSurfer 6.0进行自动分割，提取双侧海马并获得其体积，同时也获得颅内总体积。...为增加配准精度，首先将坐标原点手动调整至前联合；运用DARTEL方法将原始图像标准化到MNI空间；分割标准化的图像为灰质、白质与脑脊液；用6mm的高斯平滑核对分割之后的灰质图像进行平滑。...可见海马混合血管供应模式的被试具有较高灰质密度，主要位于海马前部（P<0.001，未校正）。
，将2d的马萨诸塞州道路数据road_segmentation_ideal转换成3d的Task120_MassRoadsSeg数据。...马萨诸塞州道路数据集是卫星标注图像，从航空图像中分割道路是一项具有挑战性的任务。...来自附近树木的障碍物、相邻建筑物的阴影、道路纹理和颜色的变化、道路等级的不平衡（由于道路图像像素相对较少）是阻碍当前模型分割从图像一端延伸到另一端的尖锐道路边界的其他挑战。...调用convert_2d_image_to_nifti函数，读取每个数据，将3通道的图像拆成3个模态的3个数据，设置每个像素点实际的长度与宽度Spacing，并保存成nii.gz的3维数据，这里的3维数据其实只有...，形状为（X，Y）的图像需要转换为形状为（1，X，Y）的图像，结果图像必须以nifti格式保存，将第一轴（具有形状1的轴）的间距设置为大于其他轴的值。
下面对它的基本操作进行简要介绍: 这里我们使用nilearn随附的Nifti文件 # 导入自带的Nifti文件 from nilearn.datasets import MNI152_FILE_PATH...# 注：变量mni152_file_path只是nifti文件的路径 print('Path to MNI152 template: %r' % MNI152_FILE_PATH) 第一步：查看数据...上面两步为方式一和方式二的平滑效果。 第三步：保存结果到文件中 下面我们将平滑的结果保存到.nii.gz文件中，方便后续的使用。...保存结果到文件中 more_smooth_anat_img.to_filename('more_smooth_anat_img.nii.gz') plotting.show() 概括说，所有nilearn工具都可以将数据作为文件名或内存中的对象...，并将大脑体积作为内存中的对象返回。
今天将分享BraTS2023颅内脑膜瘤分割挑战赛完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...脑磁共振成像 (MRI) 的自动肿瘤分割已成熟为一种临床上可行的工具，可以提供肿瘤体积的客观评估，并可以协助手术计划、放疗计划和治疗反应评估。然而，迄今为止，大多数肿瘤分割研究都集中在神经胶质瘤上。...脑肿瘤分割 (BraTS) 2023 脑膜瘤挑战赛的目的是开发一种针对颅内脑膜瘤的自动多室脑 MRI 分割算法。该算法如果成功，将为客观评估肿瘤体积以制定手术和放疗计划提供重要工具。...mpMRI系列的预处理包括从DICOM到神经影像信息技术倡议（NIfTI）图像文件格式的转换；将单个图像系列（T1 加权、T2 加权等）共同配准到 SRI24 图集空间，包括均匀 1 mm3 各向同性重采样...2、分析步骤1的ROI图像信息，得到图像平均大小是136x170x140，因此将图像缩放到固定大小160x160x160。
arxiv.org/abs/1606.06650 代码链接：https://github.com/zhengyang-wang/3D-Unet--Tensorflow 主要思想 本文介绍了一种从稀疏标注的体积图像中学习的体积分割网络...本文介绍了一种从稀疏标注的体积图像中学习的体积分割网络。 3D-UNet的两个特点和优势： （1）在半自动设置中，用户注释要分割的体积中的某些切片。网络从这些稀疏注释中学习并提供密集的3D分割。...（2）在全自动设置中，我们假设存在代表性的，稀疏注释的训练集。在此数据集上进行训练，网络可以密集地分割新的体积图像。...通过将所有2D操作替换为3D操作，网络扩展了Ronneberger等人先前的U-Net体系结构。该实现执行实时弹性变形，以在训练期间进行有效的数据增强。...这是因为每个图像已经包含具有相应变化的重复结构。在体积图像中，这种效果更加明显，因此可以仅在两个体积图像上训练网络，以推广到第三幅图像。
与真实样本的对比表明，生成的结构在颗粒大小分布和释放介质中的传输特性方面具有可比性。 物质的结构是其组成和排列方式。...每个合成片剂的PSD计算采用两种方法：2D切片法（将3D图像体积视为2D图像堆栈，逐层计算后汇总）和3D体积法（直接对3D图像体积进行计算）。...计算得到了三个方向上的渗透率标量（kx、ky、kz），并进一步转换为标量渗透率值kn。真实片剂与AI片剂的四个标量渗透率值具有可比性，AI片剂的渗透率略低于真实片剂。...其分割图像（图5b）经过与5% wt、10% wt、20% wt和30% wt片剂相同的分割模块处理后，未检测到曲折度；而5% wt（>4.2% wt）片剂检测到了曲折度。...图6e：均匀分布样本的释放初期与图6h类似，后期释放则接近图6b。 这项研究说明药物负载量和颗粒大小分布显著影响植入物的释放性能，为优化长效植入物的配方和工艺提供了重要参考。
，分别为DICOM（医学数字成像和通讯）、NIFTI（神经影像信息技术）、PAR/REC（Philips磁共振扫描格式）、ANALYZE（Mayo医学成像）、NRRD（近原始栅格数据）和MNIC 现代神经影像学技术...与CT相比，MRI没有骨性伪影，具有更好的软组织分辨能力。...，而这个转换过程是不可逆的，也就是说，灰度值无法转换为ct值。...NIfTI格式 NIFTI中一个主要的特点在于它包含了两个仿射坐标定义，这两个仿射坐标定义能够将每个立体元素指标（i,j,k）和空间位置（x,y,z）联系起来 标准NIfTI图像的扩展名是（.nii...一次显像可获得全身各方位的断层图像，具有灵敏、准确、特异及定位精确等特点，可一目了然的了解全身整体状况，达到早期发现病灶和诊断疾病的目的
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