文件名称：yeap16-ai-3d-printing：CNN用于CT扫描的骨分割
文件大小：197KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-23 05:17:55
medical-imaging segmentation convolutional-neural-networks ct-scans Python
yeap16：CT图像骨分割 的3D创新实验室提供的“代码库。 此代码随附标题为： “使用卷积神经网络进行医学增材制造的骨骼的CT图像分割” 目前正在审查中。 目的 CT扫描的骨分割是医疗计划中必不可少的步骤。 骨结构的确切厚度，方向和位置对于制造患者特定的结构（例如手术指南和植入物）是必不可少的。 在骨骼分割期间，医学图像中的每个像素都被分类为“骨骼”或“背景”。 不幸的是，当前的算法要么缺乏鲁棒性和可靠性，要么需要乏味的手动交互（ ）。 因此，该存储库包含一个全自动的卷积神经网络（CNN），以执行CT扫描的骨骼分割。 模型训练 使用3例先前在Vrije大学医学中心接受治疗的患者的CT扫描对CNN进行了培训。 根据经验丰富的医学工程师的知识，CT扫描的每个像素都被标记为“骨头”或“背景”。 随机选择了500,000个像素，以在这些选定像素周围创建33x33的轴向补丁。 这些补丁随后
【文件预览】：
yeap16-ai-3d-printing-master
----setup.py(666B)
----.gitignore(17B)
----deepy3d()
--------PatientIO.py(6KB)
--------ConfigReader.py(9KB)
--------Scans.py(10KB)
--------__init__.py(134B)
--------CNN_Model.py(21KB)
--------util.py(1KB)
--------_version.py(21B)
--------Deepy3d.py(7KB)
--------config.yml(2KB)
----requirements.txt(193B)
----.travis.yml(876B)
----LICENSE.txt(11KB)
----README.md(4KB)
----environment.yml(250B)
----slicer()
--------tools()
--------examples()