windows_server_2022_LTSC_OCT_002 (共001-005)

windows_server_2022_LTSC_OCT_005 (共001-005)

windows_server_2022_LTSC_OCT_003 (共001-005)

windows_server_2022_LTSC_OCT_004 (共001-005)

超声CT图像重建matlab代码从多个OCT局部图像重建图像 光学相干断层扫描（ OCT ）是一种光学成像方法。 可以认为它类似于具有更高分辨率但穿透深度较低的超声成像。 但是，OCT无法完全穿透牙齿以观察牙齿之间的蛀牙，因为与X射线不同，该区域无法直接进入。 该项目试图从通常可以访问的从牙齿侧面拍摄的部分2D图像中重建牙齿的3D图像。 在图像捕获和图像配准方面探索了各种技术。 内容： 代码： composePath.m ：用于自动组合路径以加载扫描仪生成的OCT图像堆栈的函数 loadOCT.m ：用于加载图像堆栈的主要功能 preliminary.m：脚本用于操纵由Tomlins博士（玛丽，SMD）提供初步图像 reload_script.m ：用于将图像重新加载到Matlab中的脚本 saveAsPNGstack.m ：将体积保存到PNG堆栈 yStack.m ：用于处理y堆栈图像的脚本 loadRotatingOCT.m ：用于加载z堆栈图像的函数（由Tomlins博士提供的代码进行了修改） 使用的图像： 包含使用其他项目中用于比较的技术捕获的图像： DiagnoCAM res

画残差图的matlab代码 OCT-classification 运行环境 MATLAB R2017a Python 3.7 Pytorch 1.1.0 提取码：psgi 代码结构 BM3D BM3D.m MATLAB版本BM3D去燥程序 BM3D_progress.m 该代码加载数据集，选择处理的图片路径和数量 ImageProcess ImagePreprocess.py 图像预处理程序 BM3D.py Python版本BM3D去燥程序 Binaryzation.py 图像填充，阈值过滤 MedianFilter.py 中值滤波，保留图像最大连通域 MorphologicalOpening.py 形态学开运算 MorphologicalClosing.py 形态学闭运算 Fitting.py 线性拟合和二阶多项式拟合 Normalization.py 归一化，裁剪 FeatureExtraction SIFT.py 使用SIFT和K-Means方法进行特征提取，训练支持向量机、随机森林进行图像分类 Predict.py 支持向量机、随机森林进行图像分类预测 ResNet base_

用于光谱域 OCT 图像重建和光谱分析的 MATLAB 代码。 此代码可用作 OCT 分子成像平台的一部分，我们称之为 MOZART。 创建此代码是为了读取来自 Thorlabs OCT 的原始干涉图（SW 版本 4 效果最佳，但也支持版本 3 进行一些更改）。 它将原始干涉图重建为 OCT 图像，并支持 2D、3D 和散斑方差。 除了重建图像此代码： 计算归一化的 spcekle 方差（用于检测血管） 计算色散补偿基于双波段光谱分析计算光谱对比图计算光谱深度补偿创建结合 OCT 图像、光谱分析和散斑方差的图像。 和更多功能... 此代码用于创建图像和分析：“具有皮摩尔灵敏度的对比增强光学相干断层扫描，用于功能性体内成像”O Liba、ED SoRelle、D Sen、A de La Zerda - 科学报告，2016 年。 如果您使用我们的代码，请引用我们的论文。

Beginning C# 2008 Objects (Oct 2008) 英文版，从概念到代码很经典的书籍

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