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...
發(fā)簡信
IP屬地：上海
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生物熱仿真(5.6)：MR影像的一些小知識
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生物熱仿真(5.5)：在VTK項目中引入Cuda文件的流程
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：...
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兩個奇怪的python運算符
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...
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nnUNet使用筆記：如何自定義你的nnUNet？
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)...
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生物熱仿真(5)：腫瘤消融中的電磁場
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...
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深度學習中如何正確地measure inference time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...
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Pytorch轉(zhuǎn)ONNX詳解
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...
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幾個常用的metrics的簡單筆記
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...
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pytorch中的損失函數(shù)總結——分類和分割相關
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...
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交互分割實戰(zhàn)知識筆記(1)：感受野計算交互分割實戰(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...
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生物熱仿真(4)：時空步長和實際仿真需求的矛盾
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...
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生物熱仿真(3)：由一維到三維，由一般到特殊
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...
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生物熱仿真(2)：蒙特卡洛一維仿真
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...
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生物熱仿真(1)：無生命材料的熱傳導簡析
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...
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L1算法分析和實現(xiàn)(3) 概率迭代的具體推導
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...
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L1算法分析和實現(xiàn)(2) 從優(yōu)化公式到迭代公式
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...
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論文筆記3-呂貝克大學的SVR協(xié)同模型研究總結 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...
