注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 血液细腻图像自动识别系统的开发

  2. 距离变换 模式识别 自动识别 区域边界 细胞核分割 特征向量的选取

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-22
    • 文件大小：146432
    • 提供者：lzdxj

  1. 一种鲁棒的细胞核分割算法

  2. 一种鲁棒的细胞核分割算法，针对皮肤图像表皮层中的细胞核分割。非常有效。欢迎下载并引用

  3. 所属分类：医疗

    • 发布日期：2014-07-09
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：hacylu

  1. 计算机深度学习与智能图像诊断对胃高分化腺癌病理诊断的价值

  2. 随着计算机技术的发展, 机器学习被深入研 究并应用到各个领域, 机器学习在医学中的 应用将转换现在的医学模式, 利用机器学习 处理医学中庞大数据可提高医生诊断准确 率, 指导治疗, 评估预后. 机器学习中的深度 学习已广泛应用在病理智能图像诊断方面, 目前在有丝分裂检测, 细胞核的分割和检测, 组织分类中已取得较好成效. 在病理组织学 上, 胃高分化腺癌因其组织结构和细胞形态 异型性小, 取材标本表浅等原因容易漏诊. 现有的早期胃癌的病理智能图像诊断系统 中没有关于腺腔圆度的研究, 圆度测量可

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：hanangellove

  1. 细胞图像分割matlab代码

  2. 此代码中m文件内容为对细胞的图像分割，包括对图像前期预处理，分割出细胞核，并在后期对细胞进行计数，对黏连的细胞有一定的分割功能，对于图像处理相关初学者有一定帮助

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-02-08
    • 文件大小：1024
    • 提供者：qq_34550381

  1. C++数字图像处理实验

  2. 某航的数字图像处理实验，包括图像处理的基本算法，大津阈值分割、梯度算子、均值和中值平滑、区域生长、形态学灰值开闭运算、快速傅里叶变换去噪、边缘检测、缩放以及细胞图像的分割与测量，求取细胞核与核仁的面积比例、基于手动选取多个种子点，后续程序实验实现了多连通区域的自动提取，自动寻找区域生长的种子点，请看后面上传的资源。请用VS2015及以上版本打开工程，后缀名为demo.dsp,代码参考了VC++数字图像处理（谢凤英）中的程序。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2018-11-30
    • 文件大小：113246208
    • 提供者：weixin_38553148

  1. Automatic cell segmentation

  2. 本文提出了一种两级分割的方法来获得高维肾细胞癌组织病理图像的细胞结构。首先，使用简单线性迭代聚类（SLIC）方法将图像分割为超像素。然后，用最先进的基于聚类的分割算法对获得的超像素点进行聚类，找到组成细胞核的相似超像素点。此外，还比较了基于全局聚类的分割方法和基于局部区域的超像素分割方法。结果表明，与简单的单聚类分割算法相比，采用超像素分割算法作为预分割方法提高了细胞分割的性能。采用真阳性率（TPR）、真阴性率（TNR）、F-测量、精确度、覆盖率（OR）测度作为分割性能评价指标。文中还对算法的

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-04-01
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：u010409517

  1. SegmentationTest.rar

  2. 项目中经常需要对图像中的细胞核，核心及细胞质轮廓进行分割，然后从中分离出单个细胞的上述信息进行特征提取及描述及细胞分类。然而要拿到分离得到的单个细胞图像有一定的困难和挑战，尤其是从重叠细胞群中分离出单个细胞。因此，将项目中的核心代码中，设计细胞分割部分分享出来，供大家讨论，也希望有高手可以用c++进行重构，欢迎交流qhs2011163.com,qq:2259508339。说明：imgdir:输入图像，result:结果图像，结果图像说明：红色圆点为细胞核中心点，绿色圈为细胞核轮廓，红色圈为细胞

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-08-25
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_41809077

  1. matlab开发-使用水和最佳阈值进行慢性白血病细胞分段

  2. matlab开发-使用水和最佳阈值进行慢性白血病细胞分段。这项工作是对CLL显微血液图像的细胞质和细胞核进行分割。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-27
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_38744207

  1. matlab开发-核素分割

  2. matlab开发-核素分割。该算法识别用DNA特异性染料（如DAPI）染色的细胞图像中的细胞核。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-27
    • 文件大小：183296
    • 提供者：weixin_38744153

  1. 肿瘤癌变细胞FISH图像分析系统的研究

  2. 肿瘤癌变细胞FISH图像分析系统中，需要解决粘连细胞核的分割问题。FISH属于新兴技术，产生的是特殊的荧光彩色细胞图，现有细胞图像分析方法并不适用。文章创新设计了基于深度凹陷检测和构造自然凹陷力的方法，分离粘连细胞核。首先，针对参差不齐的实验成像，在RGB模型下结合统计思想，将图像分为三类，分别进行预处理。继而，利用融合了Kmeans聚类算法的改进马尔科夫随机场（MRF）方法，将细胞核与癌变信号点进行有效提取。在此基础上，利用几何原理，创新设计了一套粘连细胞核分离算法。最后，给出细胞核快速计数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：489472
    • 提供者：weixin_38693967

  1. Master_Thesis2020-源码

  2. 生物信息学硕士论文 该项目在隆德大学的生物医学中心（BMC）的Sonja Aits的监督下进行。 该项目的目的是分析转染的U2OS骨癌细胞的显微图像。 该分析涉及细胞的细胞成分（如细胞核，溶酶体和线粒体）的分割。 这不仅在检测肿瘤细胞的形态变化中起着重要作用，而且在计数这些物体中也起着重要的作用。 该项目涉及两个主要任务：通过CellProfiler软件（v4.0.7）进行对象分割，以及在破碎的溶酶体和正常细胞图像上训练二进制分类器的机器学习任务。 对于第一个任务，建立了不同的管道来尝试识别对

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：31457280
    • 提供者：weixin_42127748

  1. 边界到标记证据的控制分割和基于MDL的重叠核的轮廓推断

  2. 本文提出了一种在组织病理学图像中自动进行形态学描绘和细胞核分析的新方法。 结合初始分割信息和凹度测量，该方法首先将核簇分割为单个片段，避免了由比例约束的拉普拉斯高斯滤波引入的分割误差。 之后，引入核边界-标记证据计算，以在精细分割过程之后描绘单个对象。 然后，通过具有最小描述长度原理的周期性B样条对获得的证据集进行建模，从而在核结构的复杂性与其荧光信号的覆盖范围之间实现了实用的折衷，以避免拟合结果和拟合结果过拟合。 该算法计算效率高，并且已经在合成数据库以及45个真实的组织病理学图像上进行了测试

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_38731123

  1. 基于轮廓种子对学习的框架，用于同时检测和分割显微镜图像中的各种重叠细胞/核

  2. 在本文中，我们提出了一种新颖的基于轮廓种子对学习的框架，用于健壮和自动的细胞/细胞核分割。 显微镜图像中的自动颗粒物分割对于细胞癌的病理分级和基因表达具有重要的临床意义。 过去文献的重点是通过分割某种类型的细胞/细胞核或简单地分裂聚类对象而没有它们的轮廓推断。 我们的方法通过根据统一回归问题制定检测和分割任务来解决这些问题，其中训练级联稀疏回归链模型，然后将其应用于返回对象的位置和聚类对象的整个边界。 特别是，我们首先学习每层中的一组在线卷积特征。 然后，在提出的级联稀疏回归链中，利用学习到的特

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38590784

  1. 高通量细胞核的稳健分割，形状拟合和形态计算

  2. 准确的核分类（例如，肾细胞癌（RCC）活检图像的分级）对于更好地了解肿瘤生长等基本现象很重要。 本文提出了一种自动化的管道来定量分析RCC数据。 首先基于最小描述长度（MDL）约束的B样条曲线拟合，使用一种新颖的分割方法来描绘细胞核。 然后从获得的细分中，基于五种类型的特征提取13个特征。 这些特征用于在活检图像中对细胞核进行分类。 计算核之间的关联并由图形网络表示，以进行进一步分析。 最后，引入基于支持向量机（SVM）的决策图分类器对活检图像进行分类。 在实际RCC数据上的实验结果表明，基于S

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38670318

  1. 面向生物学家的DeepLearningBasedSegmentationForBiologists：为期3天的讲习班，教生物学家如何通过全面的图像分析管道对2D复用图像进行免疫分析的训练和处理深度卷积神经网络以进行图像分割-源码

  2. 基于生物学的深度学习细分 深度学习在显微镜下显示出惊人的分割结果，胜过所有现有方法。 尽管许多法规是公开可用的，但它们需要大多数生物学家所缺乏的专业知识。 该研讨会的目的是学习如何通过一个全面的图像分析管道来对2D复用图像进行免疫分析，从而训练和处理深度卷积神经网络以进行图像分割。 更具体地说，参与者将学习如何安装python软件包和运行Jupyter笔记本，使用ImageJ插件Annotater手动注释图像，训练深度学习分类器，并使用它们来分割组织和细胞核，识别细胞标记，批处理图像并使用它们进

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：460324864
    • 提供者：weixin_42099530

  1. Segment-White-Blood-Cell-Nuclei：用于白细胞核分割的算法-源码

  2. Segment-White-Blood-Cell-Nuclei：用于白细胞核分割的算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42131601