医学图像

医学影像深度学习知识点总结T1像和T2像的区别 T1像便于显示解剖结构,T2像便于显示病灶部位.FLAIR像便于显示结合水变化情况,人体内有自由水和结合水的分布,结合水的变化情况往往反映了局部组织出现梗塞情况,这种情况下采用FLAIR成像可以将这样的变化显示出来. FLAIR像(液体反转恢复),约等于T2成像

医学影像的像素值为什么是65536Q:一个字节为什么是8位 8位即128个字可以表示各种字母，包括大小写。还包括标点符号。这就是美国制定的ASCII标准。

matlab使用FDR校正P值后，P值变小问题描述： matlab使用FDR校正P值后，P值反而变小。例如：运行后：解决办法：运行后：参考

ALFF常用频段常用频段：0.01~0.08Hz ,0.01~0.1Hzslow5频带：0.01~0.027Hzslow4频带：

特定脑区的可视化展示标签：#overlay #展示脑区 #高亮指定脑区 #脑区展示目标:利用matlab、DPABI、mricron等工具展示选定脑区

影像分割公开数据集数据集：ISBI Neuronal Structure Segmentation Challenge 网址： https://www.nitrc.org/projects/ibsr https://www.nitrc.org/frs/multi-download.php/?i_agree=1&release_id=2309

脑影像制作slice切片展示图在菜单栏中点击Window – Multislice 在View – Slices 中可以改变所要展示的层数在View – Ocerslice中可以改变层数之间的重叠程度

变换nii图像的左右，将nifti影像左右翻转标签：#nii_flip #flip_nii #niiflip.m #nii读取nii导出在Edit – Orentation中 Flip Left-Right即为变换左右变换完成后在File中另存为即可。

【UE5医学影像可视化】读取本地Dicom生成VolumeTexture，实现2D显示和自动翻页上篇文章记录了在UE中加载单张Dicom数据生成2D纹理并显示，本篇文章加载本地文件夹内一个序列的所有Dicom数据，在UE中生成VolumeTexture，并实现自动翻页的功能

U-Net vs. 传统CNN：为什么医学图像分割需要跳过连接？医学图像分割是医学影像分析中的⼀项关键技术，它旨在将图像中的不同组织、器官或病变区域精确地分离出来。这项技术对于疾病诊断、治疗规划和预后评估具有不可估量的价值。然⽽，医学图像的复杂性和多样性，以及对分割精度极⾼的要求，使得这项任务充满挑战。在深度学习兴起之前，传统的图像分割⽅法往往难以满⾜临床需求。随着卷积神经⽹络（CNN）的出现，图像识别领域取得了突破性进展，但传统CNN在像素级图像分割任务中仍存在局限性。为了解决传统CNN在医学图像分割领域的局限性，U-Net应运⽽⽣。本⽂将深⼊探讨U-Net这⼀专为

【Dicom标准】dicom数据中pixelData显示处理流程详细介绍本文主要介绍使用dicom文件（.dcm）解析得到的pixelData按照dicom标准进行一系列处理，得到正确的显示效果。

决战小树林

windows DCMTK编译使用(qt) 医学图像由于项目需要生成DICOM格式的图片，需要使用到第三方开源库DCMTK，于是研究了一番，该库是C++编写的，DICOM主要用于医疗体系中，除了可以保存图片信息外，还可以储存患者信息，病例信息，医疗设备信息等，在医疗系统内部轮转，方便提取信息。

源码技术栈

医学影像处理系统源码（PACS）通用医学图像处理平台覆盖全模态、多维度临床应用，助力提供医学图像分析的全景高清视角，赋能临床精准诊断。

我是有底线的