基于监督学习的多模态MRI脑肿瘤分割,使用来自超体素的纹理特征(Matlab代码实现)
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥
🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。
⛳️座右铭:行百里者,半于九十。
📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码、数据、文献
💥1 概述
由于各种肿瘤类型,在磁共振图像(MRI)中准确分割脑肿瘤是一项艰巨的任务。使用来自多模态MRI的信息和特征,包括结构MRI和来自扩散张量成像(DTI)的各向同性(p)和各向异性(q)分量,可以对大脑图像进行更准确的分析。方法:我们提出了一种新的基于3D超体素的学习方法,用于分割多模态MRI脑图像(常规MRI和DTI)中的肿瘤。超体素是使用多模态 MRI 数据集中的信息生成的。对于每个超体素,提取各种特征,包括文本描述符的直方图,使用一组具有不同大小和方向的Gabor滤波器计算,以及一阶强度统计特征。这些特征被输入到随机森林(RF)分类器中,将每个超体素分类为肿瘤核心,水肿或健康脑组织。结果:该方法在两个数据集上进行评估:1)我们的临床数据集:11张患者的多模态图像和2)BRATS 2013临床数据集:30张多模态图像。对于我们的临床数据集,使用多模态MRI检测肿瘤(包括肿瘤核心和水肿)的平均灵敏度为86%,平衡错误率(BER)为7%;而自动肿瘤分割与地面真相的骰子评分为 0.84。BRATS 2013数据集的相应结果分别为96%、2%和0.89。结论:该方法在脑肿瘤的分割中显示出有希望的结果。从多模态MRI图像中添加特征可以大大提高分割精度。该方法与所有肿瘤等级的专家描述非常匹配,从而提供了一种更快、更可重复的脑肿瘤检测和描述方法,以帮助患者管理。
📚2 运行结果




部分代码:
%% Save
% Save the supervoxel map volumes into MAT file
Output_Name = fullfile(Output_Path,['MRI_SLIC_Labels_Size',num2str(voxel_X),...'x',num2str(voxel_Y),'x',num2str(voxel_Z),'_Compactness_0',Cmpt,'_Case_',num2str(Case),'.mat']);
save (Output_Name,'SLIC_Labels_3D');%% Show the output
Slice = round(size(I,3)/2);
Image_2D = I(:,:,Slice,1);
Label1 = Label(:,:,Slice,1);
k1 = unique(Label1);
Label2 = zeros(size(Image_2D));
BW = zeros(size(Image_2D));
BW = logical(BW);
for idx = 1:numel(k1) % 1:kc_k = k1(idx);L = zeros(size(Image_2D));L(Label1==c_k)=1;BW2 = L;BW_temp = edge(BW2);Label2 = Label2+double(BW2)*c_k;BW = BW|BW_temp;
endfor P = 1:numel(ProtocolList)Image_2D = I(:,:,Slice,P);BW_Color = repmat(Image_2D,1,1,3);BW_Color = uint8(BW_Color*255);for layer = 1:2tempLayer = BW_Color(:,:,layer);tempLayer(BW) = 255;BW_Color(:,:,layer) = tempLayer;endtempLayer = BW_Color(:,:,3);tempLayer(BW) = 0;BW_Color(:,:,3) = tempLayer;figure(P);subplot(1,2,1); imshow(Image_2D,[])title(['Original: ',ProtocolList{P}])subplot(1,2,2); imshow(BW_Color,[])title('SuperVoxel')
end
%% Save
% Save the supervoxel map volumes into MAT file
Output_Name = fullfile(Output_Path,['MRI_SLIC_Labels_Size',num2str(voxel_X),...
'x',num2str(voxel_Y),'x',num2str(voxel_Z),'_Compactness_0',Cmpt,'_Case_',num2str(Case),'.mat']);
save (Output_Name,'SLIC_Labels_3D');
%% Show the output
Slice = round(size(I,3)/2);
Image_2D = I(:,:,Slice,1);
Label1 = Label(:,:,Slice,1);
k1 = unique(Label1);
Label2 = zeros(size(Image_2D));
BW = zeros(size(Image_2D));
BW = logical(BW);
for idx = 1:numel(k1) % 1:k
c_k = k1(idx);
L = zeros(size(Image_2D));
L(Label1==c_k)=1;
BW2 = L;
BW_temp = edge(BW2);
Label2 = Label2+double(BW2)*c_k;
BW = BW|BW_temp;
end
for P = 1:numel(ProtocolList)
Image_2D = I(:,:,Slice,P);
BW_Color = repmat(Image_2D,1,1,3);
BW_Color = uint8(BW_Color*255);
for layer = 1:2
tempLayer = BW_Color(:,:,layer);
tempLayer(BW) = 255;
BW_Color(:,:,layer) = tempLayer;
end
tempLayer = BW_Color(:,:,3);
tempLayer(BW) = 0;
BW_Color(:,:,3) = tempLayer;
figure(P);
subplot(1,2,1); imshow(Image_2D,[])
title(['Original: ',ProtocolList{P}])
subplot(1,2,2); imshow(BW_Color,[])
title('SuperVoxel')
end
🎉3 参考文献
文章中一些内容引自网络,会注明出处或引用为参考文献,难免有未尽之处,如有不妥,请随时联系删除。

🌈4 Matlab代码、数据、文献
相关文章:
基于监督学习的多模态MRI脑肿瘤分割,使用来自超体素的纹理特征(Matlab代码实现)
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…...
【RocketMQ】(八)Rebalance负载均衡
消费者负载均衡,是指为消费组下的每个消费者分配订阅主题下的消费队列,分配了消费队列消费者就可以知道去消费哪个消费队列上面的消息,这里针对集群模式,因为广播模式,所有的消息队列可以被消费组下的每个消费者消费不…...
线性筛和埃氏筛
线性筛: #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstdlib> #include<string> #include<cstring> #include<cmath> #include<ctime> #include<algorithm> #include<ut…...
【Java 进阶篇】JDBC ResultSet 类详解
在Java应用程序中,与数据库交互通常涉及执行SQL查询以检索数据。一旦执行查询,您将获得一个ResultSet对象,该对象包含查询结果的数据。本文将深入介绍ResultSet类,它是Java JDBC编程中的一个核心类,用于处理查询结果。…...
Centos7常用服务脚本(.service)
Centos7常用服务脚本(.service) 注意:[Service]中配置路径必须使用绝对路径。 启停: systemctl { start | stop | restart | reload } xxx.service 自启动: systemctl { enable | disable } xxx.service nginx.se…...
MySQL 视图View的SQL语法和更新(视图篇 二)
视图语法基本操作 创建 -- [ ]表示可选 create [or replace] view 视图名称[(列名列表)] as select语句 [ with [cascaded | local ] check option ]; 添加(虽然视图是虚拟表,但是向视图操作的数据实际上会影响到实际关联的表数据) -- 视图添…...
38 翻转二叉树
翻转二叉树 理解题意,翻转即每个结点的左右子树翻转/对调题解1 递归——自下而上题解2 迭代——自上而下 给你一棵二叉树的根节点 root ,翻转这棵二叉树,并返回其根节点。 提示: 树中节点数目范围在 [0, 100] 内-100 < Node.…...
数据结构-快速排序-C语言实现
引言:快速排序作为一种非常经典且高效的排序算法,无论是工作还是面试中广泛用到,作为一种分治思想,需要熟悉递归思想。下面来讲讲快速排序的实现和改进。 老规矩,先用图解来理解一下:(这里使用快…...
玩客云Armbian_23.08.0-trunk_Onecloud_bookworm_edge_6.4.14.burn配置
固定IP # interface file auto-generated by buildrootauto lo iface lo inet loopback// 上面是默认的内容,下面是新增的内容,上下之间需要一个空行隔开 // 接口顶格写,属性的前面有一个tab的缩进 # The primary network interfaceauto eth0 iface eth0 inet staticaddress 1…...
Nginx查找耗时的接口
Nginx查找耗时的接口 # grep 是筛选的域名 awk中的$5是判断的状态码 sort中的15是指的upstream_response_time 当然也可以统计request_time的时间cat access.log | grep zhhll.icu | awk $5 200{print $0} | sort -k 15 -n -r | head -10 https://zhhll.icu/2021/linux/实…...
C++ Primer 一 变量和基本类型
本章讲解C内置的数据类型(如:字符、整型、浮点数等)和自定义数据类型的机制。下一章讲解C标准库里面定义的更加复杂的数据类型,比如可变长字符串和向量等。 1.基本内置类型 C内置的基本类型包括:算术类型和空类型。算…...
实体行业数字化转型怎么做?线上线下相结合的新零售体系怎么做?
如今,实体行业想要取得收入增长,只做线下业务或者只做线上业务,在当前的市场环境中是难以长久生存的,因此一定要线上线下相结合,将流量运作与线下转化进行充分结合,才能更好地发挥实体优势,带来…...
JAVA面经整理(5)
创建线程池不是说现用先创建,而是要是可以复用线程池中的线程,就很好地避免了大量用户态和内核态的交互,不需要频繁的创建和销毁线程 一)什么是池化技术?什么是线程池? 1)池化技术是提前准备好一些资源,在…...
【牛客网-面试必刷TOP101】二分查找题目
目录 二维数组中的查找_牛客题霸_牛客网 (nowcoder.com) 寻找峰值_牛客题霸_牛客网 (nowcoder.com) 数组中的逆序对_牛客题霸_牛客网 (nowcoder.com) 旋转数组的最小数字_牛客题霸_牛客网 (nowcoder.com) 二维数组中的查找_牛客题霸_牛客网 (nowcoder.com) 题意:…...
【QT】自定义组件ui类添加到主ui界面方法
1.添加自定义组件到项目中 add new选择如下 写好类方法,确定即可 2.将新创建的ui类加入到主ui界面 选中新创建ui类的父类空块,右键选择提升为 选择并添加新创建的类...
FFmpeg 多图片合成视频带字幕和音乐+特效(淡入淡出,圆圈黑色淡出)
FFmpeg 多图片合成视频带字幕和音乐+特效(淡入淡出,圆圈黑色淡出) 效果图1. 报错及解决2. xfade、xfade_opeccl 特效切换3. ffmpeg命令行详解4. 源码4.1 auto.bash4.2 geneFade.py4.3 python moviepy合并视频及音频按照(视频长度截取对应的音频在合并)4.4 命令行记录参考这…...
上网Tips: Linux截取动态效果图工具_byzanz
链接1 链接2 安装: sudo apt-get install byzanz 查看指令 说明 byzanz-record --help日常操作 xwininfo点击 待录制窗口 左上角 byzanz-record -x 72 -y 64 -w 1848 -h 893 -d 10 --delay5 -c /home/xixi/myGIF/test.gif小工具 获取鼠标坐标 xdotool getm…...
下载盗版网站视频并将.ts视频文件合并
. 1.分析视频请求123 2.数据获取和拼接 1.分析视频请求 1 通过抓包观察我们发现视频是由.ts文件拼接成的每一个.ts文件代表一小段2 通过观察0.ts和1.ts的url我们发现他们只有最后一段不同我们网上找到url获取的包3 我们发现index.m3u8中储存着所有的.ts文件名在拼接上前面固定…...
ElasticSearch - 基于 拼音分词器 和 IK分词器 模拟实现“百度”搜索框自动补全功能
目录 一、自动补全 1.1、效果说明 1.2、安装拼音分词器 1.3、自定义分词器 1.3.1、为什么要自定义分词器 1.3.2、分词器的构成 1.3.3、自定义分词器 1.3.4、面临的问题和解决办法 问题 解决方案 1.4、completion suggester 查询 1.4.1、基本概念和语法 1.4.2、示例…...
【kubernetes】kubernetes中的调度
1 调度过程 调度的本来含义是指决定某个任务交给某人来做的过程,kubernetes中的调度是指决定Pod在哪个Node上运行。 k8s的调度分为2个过程: 预选:去掉不满足条件的节点优选:对剩下符合条件的节点按照一些策略进行排序ÿ…...
uniapp 对接腾讯云IM群组成员管理(增删改查)
UniApp 实战:腾讯云IM群组成员管理(增删改查) 一、前言 在社交类App开发中,群组成员管理是核心功能之一。本文将基于UniApp框架,结合腾讯云IM SDK,详细讲解如何实现群组成员的增删改查全流程。 权限校验…...
springboot 百货中心供应链管理系统小程序
一、前言 随着我国经济迅速发展,人们对手机的需求越来越大,各种手机软件也都在被广泛应用,但是对于手机进行数据信息管理,对于手机的各种软件也是备受用户的喜爱,百货中心供应链管理系统被用户普遍使用,为方…...
.Net框架,除了EF还有很多很多......
文章目录 1. 引言2. Dapper2.1 概述与设计原理2.2 核心功能与代码示例基本查询多映射查询存储过程调用 2.3 性能优化原理2.4 适用场景 3. NHibernate3.1 概述与架构设计3.2 映射配置示例Fluent映射XML映射 3.3 查询示例HQL查询Criteria APILINQ提供程序 3.4 高级特性3.5 适用场…...
深入理解JavaScript设计模式之单例模式
目录 什么是单例模式为什么需要单例模式常见应用场景包括 单例模式实现透明单例模式实现不透明单例模式用代理实现单例模式javaScript中的单例模式使用命名空间使用闭包封装私有变量 惰性单例通用的惰性单例 结语 什么是单例模式 单例模式(Singleton Pattern&#…...
论文浅尝 | 基于判别指令微调生成式大语言模型的知识图谱补全方法(ISWC2024)
笔记整理:刘治强,浙江大学硕士生,研究方向为知识图谱表示学习,大语言模型 论文链接:http://arxiv.org/abs/2407.16127 发表会议:ISWC 2024 1. 动机 传统的知识图谱补全(KGC)模型通过…...
从零实现STL哈希容器:unordered_map/unordered_set封装详解
本篇文章是对C学习的STL哈希容器自主实现部分的学习分享 希望也能为你带来些帮助~ 那咱们废话不多说,直接开始吧! 一、源码结构分析 1. SGISTL30实现剖析 // hash_set核心结构 template <class Value, class HashFcn, ...> class hash_set {ty…...
Element Plus 表单(el-form)中关于正整数输入的校验规则
目录 1 单个正整数输入1.1 模板1.2 校验规则 2 两个正整数输入(联动)2.1 模板2.2 校验规则2.3 CSS 1 单个正整数输入 1.1 模板 <el-formref"formRef":model"formData":rules"formRules"label-width"150px"…...
Device Mapper 机制
Device Mapper 机制详解 Device Mapper(简称 DM)是 Linux 内核中的一套通用块设备映射框架,为 LVM、加密磁盘、RAID 等提供底层支持。本文将详细介绍 Device Mapper 的原理、实现、内核配置、常用工具、操作测试流程,并配以详细的…...
在web-view 加载的本地及远程HTML中调用uniapp的API及网页和vue页面是如何通讯的?
uni-app 中 Web-view 与 Vue 页面的通讯机制详解 一、Web-view 简介 Web-view 是 uni-app 提供的一个重要组件,用于在原生应用中加载 HTML 页面: 支持加载本地 HTML 文件支持加载远程 HTML 页面实现 Web 与原生的双向通讯可用于嵌入第三方网页或 H5 应…...
算法岗面试经验分享-大模型篇
文章目录 A 基础语言模型A.1 TransformerA.2 Bert B 大语言模型结构B.1 GPTB.2 LLamaB.3 ChatGLMB.4 Qwen C 大语言模型微调C.1 Fine-tuningC.2 Adapter-tuningC.3 Prefix-tuningC.4 P-tuningC.5 LoRA A 基础语言模型 A.1 Transformer (1)资源 论文&a…...

