将一系列二维dicom图像读入内存，叠成一个三维体数据。然后，通过中心点和方向，利用插值算法，对三维体数据切片，最终将切片结果写出成一系列jpg图像。
2021-04-17 09:03:04
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基于U-Net网络的肺部CT图像中的肺结节轮廓识别，张驰，赵磊，在肺部CT图像切片上，肺结节很小并且有些肺结节与周围良性组织相连。由于肺结节的灰度值与周围良性组织的灰度值相差很小，这使得�
2021-04-15 20:48:42
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Python> = 3.6（Python 2.7也可以使用），cude> = 9.0和PyTorch 1.1
2021-03-24 12:04:13
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我们提出了一种使用平均厚度不同的三通道样本对肺结节进行假阳性减少的新方法。 一个三通道样本包含一个以候选点为中心的色块以及该候选点上方和下方的第k个切片的两个色块。 三通道样本包含丰富的肺结节空间背景信息，并且可以在较低的计算和存储要求下进行训练。 卷积神经网络（CNN）被构建和优化为我们研究中的候选特征提取器和分类器。 提出了一种融合方法，用于融合每个候选的多个预测结果。 我们的方法报告说，在LUNA16 Challenge进行的888 CT扫描中，每次扫描4次和8次假阳性时，灵敏度分别为84.8％和91.4％。 实验结果表明，我们的方法显着减少了肺结节检测中的假阳性。
2021-03-12 09:08:05
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基于原始dcm数据（100多G），根据良恶性程度（1-5） 利用matlab分割出肺结节图片数据（jpg），可以用于后续的分类检测，除此之外，还包括分割好的肺实质图片和xml，可用于检测
2021-03-07 15:08:50
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