Medical Imaging Toolbox

新製品

医用画像データのインポート

DICOM、NIfTI、NRRD などの特殊な医療ファイル形式から画像データとメタデータを読み取ります。これらのファイルには、患者、画像処理手順、空間参照の情報を記述したデータが格納されています。

2D 画像と 3D ボリュームの可視化

対話型ツールを使用して、2D および 3D の医用画像データを可視化します。3D 表面とボリュームを生成してレンダリングします。

グラウンドトゥルースのラベル付け

医用画像ラベラーアプリを使用して、グラウンド トゥルース データの対話的なラベル付け、ラベル付けプロセスの半自動化または自動化、AI ワークフロー用のラベル付けされたデータのエクスポートを行います。

前処理と拡張

前処理手法を使用して画質を改善します。また、ランダムな強度拡張を使用してトレーニング データセットを拡大し、ディープ ラーニング ネットワークの有効性を改善します。

医用画像レジストレーション

画像レジストレーションを使用して様々なモダリティの医用画像、ボリューム、または表面を比較し、それらを共通の座標系に位置合わせします。

セグメンテーション

従来の手法またはディープラーニング手法を使用して、2D 画像または 3D ボリュームを骨、腫瘍、臓器などの領域にセグメント化し、領域の精度を評価します。

ディープラーニングによる医用超音波画像からの甲状腺結節の診断

著者: Eunjung Lee, School of Mathematics and Computing (CSE), Yonsei University