Medical Imaging Toolbox 产品信息 - MATLAB

Medical Imaging Toolbox

 

Medical Imaging Toolbox

可视化、配准、分割和标注二维及三维医学图像

功能、文档和示例

医学成像是医学领域的一个分支,包括对人类和动物体内进行成像、可视化和分析的各种方法。这使医生能够可视化器官、骨骼、细胞和各种生理过程,并诊断、监测和治疗病理状况。其中使用各种放射学模态,例如 X 射线、超声波、CT、MRI 和核成像,生成图像并使用显微镜进行病理检查。

导入医学成像数据

读取和修改存储在本地、云端或 PACS 服务器上的专门医疗文件格式(如 DICOM、NIfTI 和 NRRD)的医学图像数据和元数据。

可视化二维图像和三维体

使用交互式工具可视化二维和三维医学成像数据。生成和渲染三维曲面和三维体。

真值标注

使用医学图像标注器以交互方式标注真值数据,半自动或自动完成标注过程,并导出标注的数据用于人工智能工作流。

预处理和增强

使用预处理方法提高图像质量,并使用增强来扩展训练数据集,从而提高深度学习网络的有效性。

医学图像配准

使用医疗图像配准器和专用函数在共用坐标系中比较和对齐多模态医学图像、三维体或曲面。

分割

使用传统方法或深度学习方法将二维图像或三维体分割成骨骼、肿瘤或器官等区域,并计算这些区域的准确度。

分析

使用影像组学和高级特征描述等方法分析医学成像数据。

Cellpose 库的接口

使用 Medical Imaging Toolbox Interface for Cellpose Library 支持包从显微镜图像中分割细胞。

MONAI 库的接口

使用 Medical Imaging Toolbox Interface for MONAI Label Library 支持包分割和标注医学图像中的器官和骨骼。

“使用 Medical Imaging Toolbox,我们只需点击几下鼠标即可加载整个数据集并创建三维渲染。此功能和导出数据功能非常重要:这意味着我们无需从头开始每个新设计。我们可以依靠已知的有效标准方法。这就能为每个新设计节省数周时间。”

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