還是一篇隨筆,最近拿到了一批消融的MR影像數(shù)據(jù),但是命名格式比較復雜,聯(lián)系醫(yī)生又很困難,這里記一下常見簡稱。 T1-weighted和T2-weighted:MR影像的兩種常...
還是一篇隨筆,最近拿到了一批消融的MR影像數(shù)據(jù),但是命名格式比較復雜,聯(lián)系醫(yī)生又很困難,這里記一下常見簡稱。 T1-weighted和T2-weighted:MR影像的兩種常...
項目原先的環(huán)境是VTK+Qt5,其中的算法部分需要使用Cuda進行提速,原項目是使用cmake管理的,嘗試直接在cmake環(huán)境中引入cuda失敗后,進行了以下操作,測試有效:...
簡介 記錄一下最近碰到的兩個python里的運算符。 正文 1. **運算符 解包字典 正常來說,a**b是指,是指數(shù)運算符。但是在作為函數(shù)參數(shù)或字典內(nèi)容時,**運算符可以用...
簡介 nnUNet在許多醫(yī)學challenge的分割任務上都達到了SOTA水平,身邊一些人也實際使用過,驗證了有效性。nnUNet的一大優(yōu)點就是可以直接命令行調(diào)用,無需手動調(diào)...
前言 目前腫瘤消融中的一種常見方法就是熱消融,例如射頻消融 (RFA) 或微波消融 (MWA) 。這兩種消融方式的統(tǒng)一之處就在于,都使用了交變的電磁場,通過電磁熱實現(xiàn)消融目的...
參考鏈接 一、引入 network latency是在將深度學習網(wǎng)絡投入實際應用時需要考慮的重要因素。文章結構: the main processes that make G...
姓名:韓宜真 學號:17020120095 轉(zhuǎn)載自:https://mp.weixin.qq.com/s/aHEavZMBKrZ9ZnlVlrwUOw 【嵌牛導讀】本文介紹如...
隨手記——幾個深度常見metrics kappa 公式 其中 例子 根據(jù)以上y_true和y_pred構建的混淆矩陣如下 0(y_true)1(y_true)2(y_true...
交互分割實戰(zhàn)知識筆記2 深度學習中訓練網(wǎng)絡,必定要考慮的問題之一就是損失函數(shù)如何選取。近年來分割中Focal Loss等十分火熱,但是很多項目使用的仍然是基礎的Dice,Cr...
交互分割實戰(zhàn)知識筆記1 對于分割網(wǎng)絡而言,CNN是十分核心的部分。由于以前都是比較零散地去了解一些CNN相關的東西以使用CNN網(wǎng)絡,對于CNN一些基礎概念的理解非常淺薄。最近...
前言 在分析了pennes模型下的熱傳導的三維形式之后,本章主要針對一個具體的問題進行分析————時空步長和實際仿真需求之間的矛盾。 p.s. 經(jīng)過對加速方面進行了一些簡答的...
前言 如題,本章主要準備講解的是:基于蒙特卡洛(MC)和pennes模型的三維生物熱傳導的具體理論原理和實現(xiàn)。預計這章寫完可以開始寫基于CUDA的GPU運算加速(大概)。 附...
前言 在上次生物熱仿真(1):無生命材料的熱傳導簡析一文中,針對熱傳導公式的來源和推導進行了講解。本來第二章準備寫一下生物熱傳導中的一些具體內(nèi)容,但是由于實際的工作需求和由易...
前言 最近開始要做一些生物熱仿真的相關工作,因此就針對相關的基礎知識進行一些回顧。 以前有接觸過一些工程傳熱學相關的東西,本來準備直接當成工程介質(zhì)處理來著。后來仔細調(diào)研了一下...
說明 在由L1-median算法向Bayes算法過渡的時候,概率化的迭代是十分重要的一步。在L1算法分析和實現(xiàn)(2)中,我們推導了L1算法中的迭代式的由來,因而本章我們就針對...
說明 L1算法中的核心公式簡明易懂,但是從核心的優(yōu)化式向復雜的迭代式的推導卻不是那么簡單。本文將針對相關公式進行一次推導,最后根據(jù)驗證的迭代式進行代碼實現(xiàn)。 公式推導 L1核...
總結 2009年的呂貝克的文章,投的MICCAI會議[1] (醫(yī)學圖像頂會)。 Intro 傳統(tǒng)的協(xié)同模型對多個外部信號采用分別PCA,使每個光學標志的三維運動都被轉(zhuǎn)換成一維...