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我有来自MRI的肿瘤图像，我正在做一些后处理(逐个像素的模型拟合等)。由于对比度低，我手动选择了一个肿瘤(使用roipoly)。我需要将我选择的肿瘤分为外围(大约10个像素宽)和中心(肿瘤的其余部分)。我可以使用roipoly来做这件事，但这不会那么精确，每个肿瘤的边缘都会有一点不同。我正在寻找一些边缘检测的改进，它可以检测出比我选择的对象(肿瘤)小10个像素的区域。
浏览 0提问于2015-11-16得票数 1
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我有一个分类问题，把肿瘤分为良或恶性。不过，我想更进一步，把这些肿瘤列为最恶性至最良性的肿瘤。有什么好的算法来帮助这个排名吗？有什么建议吗？
数据集的特征是肿瘤半径、肿瘤周长、凹度、平滑度等。
浏览 0修改于2020-07-15得票数 0
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到目前为止，我可以正确地检测图像中的肿瘤部分，然后使用阈值将它们分割出来。
我应该使用什么方法或代码才能使一段代码成功地分割两种类型的肿瘤？
浏览 3提问于2014-04-24得票数 1
我的MR图像中有一些有肿瘤的切片。我知道哪些切片含有肿瘤，哪些没有。肿瘤需要集中进行进一步的分析。因此，我想到的解决方案是计算肿瘤在特定切片中的质心坐标。然后将质心坐标作为新图像的中心。我需要对所有有肿瘤的切片都这样做。
浏览 1修改于2017-04-16得票数 0
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我有一个肿瘤的轨迹记录与时间。我想要计算的累积分布，将显示时间与位移的肿瘤，从理想的位置在x=0 。
累积图的意思是，我们可以找到肿瘤在获取过程中在某一特定位置外的总时间。你看，肿瘤在0位置的位置是整个采集时间(~300秒).If的长度，我们正在寻找肿瘤在离理想位置1.1mm之外的时间，这表明肿瘤在2.8mm以外的时间实际上接近于0。
浏览 3提问于2016-02-02得票数 0
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我想用Dicom-RT文件制作一个肿瘤区域的掩膜？有没有什么软件可以做到这一点呢？我有一个序列的磁共振成像与dicom-RT，其中包括肿瘤肿块的边界。我想通过制作掩膜来读取肿瘤内的像素强度。
谢谢
浏览 6提问于2015-09-09得票数 0
我在java中有一个字符串：
当我应该得到2时，我只能在新数组中得到一个元素，所以：
这项研究的目的是评估意大利肾移植等待名单中肿瘤疾病的流行病学和临床影响，并提出肿瘤<
浏览 2修改于2014-04-04得票数 0
迁移是从肿瘤注册表Server数据库到苹果公司的IBM DB2数据库。
( b)如果已经存在的10行被更新，那么我如何才能得到这10行，并且还想知道哪些列被更新。我的肿瘤登记数据库包含大约50个表格。
任何
浏览 2修改于2012-12-03得票数 0
我试图创建一个叠加的直方图，显示恶性肿瘤和良性肿瘤的肿块厚度，其中恶性类为红色，良性类为蓝色。
我拿到了clump_thickness_array和benign_or_malignant_array。我不知道如何对良性肿瘤和恶性肿瘤进行着色。我的直方图显示的不是我想要达到的目标。
浏览 2修改于2016-09-09得票数 1
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我正在尝试开发一种自动脑肿瘤分割算法。我目前使用的是B. Saha，N. Ray，R. Greiner，A. Murtha，H. Zhang提出的“使用对称的包围盒法”。我已经改进和扩展了他们的代码到了很多，现在可以成功地分割肿瘤(体面的质量)自动。
浏览 0修改于2014-04-23得票数 0
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我想在我的脑肿瘤图像数据集上绘制绿色的矩形或边界框，以突出显示图像中的肿瘤。最短的方法是什么？我不想分割肿瘤。 我尝试过openev绘图矩形函数，但它不起作用。0, 255, 0),3) cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows() 我希望肿瘤部分应该在一个盒子里，图像区域的整个image.Rest应该和我实际的大脑image.Just一样，通过简单的代码围绕肿瘤部分
浏览 16修改于2019-04-24得票数 1
该数据集由来自不同角度的脑图像组成，带有肿瘤位置的边界和掩膜。我已经裁剪了包含肿瘤的矩形，因为图像的其他部分是无关的，并且由于拍摄图像的不同角度而不同。现在，我得到了一系列肿瘤的图像，每个图像都属于3个可能的肿瘤病例中的1个。但为了训练这些数据进行分类，我需要让2d图像阵列具有均匀的形状。但这会导致数据丢失，而且根据肿瘤在图像中的位置，我可能会因为到达图像的边缘而面临不均匀的裁剪。 2)将图像填充到固定形状，大于最大的裁剪图像形状(例如350x350)。
浏览 52提问于2019-01-27得票数 1
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现在是这样的:第一列例子:皮肤癌、直肠癌、肺气肿/慢性支气管炎这就是我想要的样子:第一列例子:皮肤癌、直肠癌、肺气肿、慢性支气管炎
第2栏举例:皮肤肿瘤、直肠肿瘤、肺气肿
浏览 4修改于2021-10-27得票数 0
特别是，轮廓点包围肿瘤体积。例如，一个肿瘤将有一组5条轮廓，每条轮廓都是一组包围肿瘤切片的点。我试图使用MatLab来使用这些轮廓点在二进制3D矩阵中构造肿瘤体积(0 =非肿瘤，1=tumor)，并且需要帮助。
一种可能的方法是将每个轮廓集填充为一个二进制切片，然后在切片之间插入体积。然而，我不知道如何使MatLab只检查肿瘤的表面而不与肿瘤体积相交。目前它似乎在肿瘤内找到了三角形。如果我能把它变成一个曲面，我不知道如何把它转换成一个二进制的3D矩阵体
浏览 4修改于2011-03-14得票数 3
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我正在使用SciPy识别CT图像中的肿瘤。一旦我确定了包含肿瘤的切片，我将使用以下命令检索切片：然后我绘制完整的图像，如下所示：我希望将提取的切片(包含肿瘤)的轮廓覆盖在原始图像的适当位置上。
浏览 1修改于2012-11-15得票数 2
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我试图在Open CV中使用斑点检测来识别脑瘤，但到目前为止，Open CV只能检测到脑部核磁共振成像中的小圆圈，而不能检测到肿瘤本身。cv2.imshow("Keypoints", im_with_keypoints)这是当我给程序提供一个黑白对比的大脑图像时会发生的事情(我对大脑进行了对比，以便肿瘤显示为黑色，而大脑的其余部分大部分是白色的)：
无论如何，肿瘤并不是一个完美的圆圈，但它显然是大脑中最大的“斑点”。只有当我选择一个更容易辨别的肿瘤，没有大的白色内
浏览 0修改于2017-04-17得票数 4
我需要在治疗前后测量肿瘤体积。我想要有效地构造按日期记录的体积，然后使用Pandas或类似的方法分析肿瘤倍增时间(肿瘤翻倍所需的时间)。我是一名外科医生，治疗伴.The肿瘤，通常每年以1到2毫米的直径生长。他们通常被随访MRI扫描，直到他们显示增长(在英国)，并得到治疗，然后随访MRI扫描至少10年。这是通过在MRI扫描的单个切片上绘制肿瘤，然后得到MRI扫描来计算感兴趣区域的体积来完成的。
我是Python和Pandas的新手。
浏览 4提问于2021-05-13得票数 0
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我想用C++将脑部肿瘤的MRI图像分为良、恶性两类。在训练支持向量机分类器之前，我使用SIFT特征，并对它们进行聚类。我不明白的是为什么有必要这么做？我不认为这将提供我需要的信息，以分类良性肿瘤和恶性肿瘤，因为它们可以是小的和大的。In BoW approach，我不明白这个。
基本上，我不知道如何处理我的SIFT特性来使用它作为SVM的输入。
浏览 5修改于2017-05-23得票数 2
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