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随着COSMO-Sky Med、Terra SAR-X等高分辨率SAR卫星的投入使用,SAR数据处理的计算量呈现几何级数增长趋势,对计算资源的要求越来越高,文中通过实验表明,基于图形处理单元(GPU)的并行计算技术可以大大提高星载SAR影像数据重采样计算的效率。

大数据-算法-长白山地区森林土壤含水量定量遥感研究——利用多角度偏振高光谱信息与MODIS影像数据.pdf

本文件包含目前文章常用9个数据集，但仍缺失一些数据集，希望大家在下载的同时也把一些稀缺数据集分享出来。

92-13年的夜间遥感影像数据，DMSP_OLS夜间灯光数据，及VIIRS_NPP的2017年每月的夜间灯光数据汇总，方便进行城市化进程，扶贫地区演变等应用的分析和预测。

随着医学影像技术的快速发展及人工智能（Artificial Intelligence, AI）的蓬勃兴起，人工智能技术在医学影像学领域的应用正在如火如荼的进行着。人工智能的最终目的是让人类更好的工作与生活，人工智能与医疗产业相结合，可以帮助人类更加精确的筛查疾病，制定医疗方案，为人类的健康生命保驾护航。但是，医学影像人工智能系统在医院、在影像科室“落地”实施与开展临床应用的过程中，面临从PACS系统或影像设备采集医学影像。为此，我们制定本医学影像数据采集标准及规范。 本规范按照GB/T 1.1—2009《标准化工作导则 第1部分：标准的结构和编写》给出的规则起草。

博客:批量读取及显示CT医疗影像数据(练习用)已脱敏,使用pydicom/PIL.Image/math/os库练习巩固

去噪声代码matlab 医院级神经影像数据的预处理 这是用于各种神经成像预处理操作（注册，切片，去噪，分割等）的MATLAB代码，其最初旨在处理常规临床数据（因此而得名）[1]。 它以nifti文件（如.nii或.nii.gz）作为输入，并生成此数据的副本，并对其应用了所需的预处理步骤。 它还使用成对的标签遮罩（例如，T1w MRI和肿瘤遮罩（或多个类别））处理图像数据，并确保生成的预处理数据是一致的。 请参阅下面的示例用例，这些用例可以独立运行，也可以启发更复杂的预处理任务。 有关更多详细信息，请参阅。 依存关系 该算法要求以下软件包位于MATLAB路径上： SPM12：从下载。 spm_superres：从中下载/克隆（如果要使用降噪或超分辨率选项）。 用例范例 1.多通道MRI分割 该MATLAB代码段将多个序列的MR图像作为输入，并生成已被共同注册和切片的图像。 然后使用SPM12统一分段例程对这些图像进行分段，并将本机+模板（未调制）空间GM，WM和CSF分段写入磁盘。 % Paths to multi-channel images paths = {'MRI_T1w.nii

TCGA-KICH 癌症CT影像数据，旨在对各种类型的癌症诊治过程进行全程数字化的跟踪，以数字档案的形式记录检查结果、处方和疗效。

全球tif格式的影像数据，是WGS84地理坐标系的数据