本文介绍基于Python中的ArcPy模块，依据渔网的矢量数据文件或通过手动划分小方格的方法，批量将大量栅格图像分割为多个矩形小栅格的方法。
“机器学习”一词的火爆程度无需多言，今年ChatGPT的火爆让每一个都了解到了“人工智能”的巨大潜力。虽然你或多或少接触到“机器学习”、“人工智能”、“深度学习”这些概念，但是依旧会觉得很模糊，容易混淆。
内容概要：土地分类是遥感影像的重要应用场景之一，本文介绍了土地分类的几个常用方法，并利用开源语义分割代码，打造了一个土地分类模型。
本文介绍基于Python中的ArcPy模块，基于一个大文件夹，遍历其中每一个子文件夹中所有的遥感影像栅格文件，并将原本的每一景遥感影像文件四等分切割，或裁剪为其他指定个数的小块的方法。
影像数据指的是栅格数据，影响配准是指使用地图坐标为影像数据指定特定的空间位置。
该文介绍了Nilearn库的介绍，该库在神经影像数据处理方面非常有用，可以用于执行多体素模式分析、解码、模型预测、构造功能连接、脑区分割、构造连接体等功能。安装该库的方法是使用pip，建议使用anaconda环境。
如果我们有一批以文件存储的影像数据如何利用PostGIS批量的导出到PostgreSQL数据库中进行管理呢？ （单个数据的导入参见我上篇博文：PostGIS导入导出栅格数据）
影像组学是放射学领域的一个相对较新的词，意思是从医学图像中提取大量的定量特征。人工智能（AI）大体上被定义为一组先进的计算算法，可以对所提供的数据模式进行学习，以便对未知的数据集进行预测。由于与传统的统计方法相比，人工智能具有更好的处理海量数据的能力，因此可以将影像组学方法与人工智能结合起来。总之，这些领域的主要目的是提取和分析尽可能多和有意义的深层定量特征数据，以用于决策支持。如今，影像组学和人工智能都因其在各种放射学任务中取得的显著成功而备受关注，由于担心被人工智能机器取代，大多数放射科医生对此感到焦虑。考虑到计算能力和大数据集可用性的不断发展进步，未来临床实践中人与机器的结合似乎是不可避免的。因此，不管他们的感受如何，放射科医生都应该熟悉这些概念。我们在本文中的目标有三个方面：第一，让放射科医生熟悉影像组学和人工智能；第二，鼓励放射科医生参与这些不断发展的领域；第三，为未来方法的设计和评估提供一套良好实践建议。本文发表在Diagnostic and Interventional Radiology杂志。
本文介绍基于Python中ArcPy模块，基于具有多个面要素的要素类，批量分割大量栅格图像的方法。
神经影像数据分析和解释需要结合多学科的共同努力，不仅依赖于统计方法，而且越来越多地依赖于与其他脑源性特征相关的关联，如基因表达、组织学数据、功能和认知结构。在这里，我们介绍了BrainStat，它是一个工具箱，包括（i）在体素空间和皮层空间的神经影像数据集中的单变量和多变量线性模型，以及（ii）死后基因表达和组织学的空间图谱，基于任务的功能磁共振成像元分析，以及几个常见静息态功能磁共振成像大脑皮层模板在内的多模态特征关联。统计和特征关联结合成一个关键的工具箱简化了分析过程并加速了跨模态研究。工具箱用Python和MATLAB实现，这两种编程语言在神经影像和神经信息学领域中广泛使用的。BrainStat是公开提供的，并包括一个可扩展的文件。
AI 科技评论按：NVIDIA 迁移学习工具包对于深度学习应用开发人员和数据科学家来说是理想的工具，这些开发人员和数据科学家正在为各种行业垂直领域（如智能视频分析（IVA）和医学成像）寻求更快、更高效的深度学习训练工作流程。
NVIDIA 迁移学习工具包对于深度学习应用开发人员和数据科学家来说是理想的工具，这些开发人员和数据科学家正在为智能视频分析（IVA）和医学成像等行业垂直领域找寻更快、更高效的深度学习训练工作流程。
如何界定 AI 用于医学图像分析时的范畴，设置相关的任务及采用合理的模型方法？医学图像分析中目标检测任务的普遍性，使得开发目标检测集成框架显得必要。
AI 科技评论按：如何界定 AI 用于医学图像分析时的范畴，设置相关的任务及采用合理的模型方法？医学图像分析中目标检测任务的普遍性，使得开发目标检测集成框架显得必要。
最近，英伟达发布了一个迁移学习工具包 (Transfer Learning Toolkit) 。
许多研究表明，深度学习的发展非常依赖数据量，在医疗图像领域，目前缺乏基于大数据基础的专用预训练模型。 本项目MedicalNet将多个3D医疗数据集集合成大数据集，基于此数据集提供了完整的3D-ResNet系列预训练模型与相应的迁移学习训练代码。 MedicalNet适用的场景 MedicalNet提供的预训练网络可迁移到任何3D医疗影像的AI应用中，包括但不限于分割、检测、分类等任务。 尤其适用小数据医疗影像AI场景，能加快网络收敛，提升网络性能。 MedicalNet功能介绍 支持单卡、多卡训练 支持
论文作者：黄雨灏，杨鑫，刘恋，周涵，常澳，周心睿，陈汝锶，余俊轩，陈炯权，陈超宇，池昊哲，胡歆迪，刘思菁，范登平，董发进#，倪东#
【飞桨开发者说】黎昆昌，CCF BDCI遥感影像地块分割赛道冠军团队、CCF BDCI 2020 综合特等奖团队队长，中国科学院深圳先进技术研究院20级硕士。
研究表明，各类眼科疾病以及心脑血管疾病会对视网膜血管造成形变、出血等不同程度的影响。随着生活水平的提高，这类疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。临床上，医疗人员能够从检眼镜采集的彩色眼底图像中提取视网膜血管，然后通过对血管形态状况的分析达到诊断这类疾病的目的。
是波长小于 10^ 10 米的电磁波。这种不可见的电磁波是从原子核内发出来的，放射性物质或原子核反应中常有这种辐射伴随着发出。 γ 射线的穿透力很强，对生物的破坏力很大 。 大脑生理信号 EEG中常用这个频段 。
https://www.zhihu.com/question/269914775/answer/586501606
一、医学影像分割有助于临床工作 图像分割在影像学诊断中大有用处。自动分割能帮助医生确认病变肿瘤的大小，定量评价治疗前后的效果。除此之外，脏器和病灶的识别和甄别也是一项影像科医生的日常工作。CT和磁共振的数据都是三维数据，这意味着对器官和病灶的分割就需要逐层进行。如果都是手工分割的话，会给医生带来繁重的工作量。实际上，已经有很多学者提出了许多医学影像的分割方法，但由于医学影像复杂，分割目标多变，仍有很多自动分割问题等待解决。 近年来深度学习在计算机视觉的各个细分邻域都取得了出色的成绩，那么，深度学习如何帮助医
提笔写下浅谈影像组学几个字，我略微有点忐忑以及不安，史诗般的宏大题目，怕自己HOLD不住，但在这个满世界人工智能的时代，不做点严肃文学科普工作，不是我的风格，毕竟，我下楼吃碗面，老板都跟我说，根据他潜心研究搭建的“基于环境、气候、人群活动等指标的无监督多参数自我学习本店客流量预测模型”显示的结果，我今天会成为他第123个客户，我略带深沉的问他“那你的模型预测准确度有多少？”，老板谦虚的说道“我的模型一直在自我进化，目前大概徘徊在50.9%”，我说兄弟，是时代埋没了你，你应该去BAT做高级算法工程师或者去买彩票，面馆老板虽然嘴上没说，但我知道他心里一定一阵窃喜，因为今天他给我的牛肉面里多放了半块牛肉。
开源发展至今，越来越多的开发者共享免费代码的同时，也将自己的项目和代码大方骄傲地分享出来。使用者自由的获得项目成果，贡献者找到成就和价值，然后，更多的开发者加入使用、共同开发，如此正向循环，从而推动社区生态良性发展…
“ 本篇的目的在于介绍ArcGIS Pro中的深度学习，简洁清晰梳理其流程，并介绍流程中的难点。通篇是对官方文档以及同事实践经验的总结，适合入门过程，无法把握整体思路的用户。”
医生专家的手动标注是医学影像AI研究的基石。标注软件需要尽可能节省医生手动标注的耗时，减少医生标注的痛苦，并帮助医生提高标注的质量与一致性。作为首款国产一站式医学影像标注软件，Pair软件具备专业便捷、通用易用且智能化的特点。自2020年公开以来，Pair收获了诸多肯定与批评反馈，实现了持续的迭代优化与智能化再升级。此次将对Pair在2021年的重要更新做系统整理与呈现。Pair软件的核心功能亮点如下：
选自NiftyNet 作者：Eli Gibson等 机器之心编译 参与：蒋思源、李亚洲 近日，外科研究中心 WEISS、UCL 医疗影像计算中心（CMIC）和 HIG 等研究机构共同开源了 NiftyNet，即基于卷积神经网络的医疗影像分析平台，它为研究社区提供一个开放的机制来使用、适应和构建各自的医疗影像研究成果。 NiftyNet 是一个基于 TensorFlow 的开源卷积神经网络平台，来研究医疗影像分析和影像导向的治疗。NiftyNet 有着模块化的架构设计，能够共享网络架构和预训练模型。使用该模块
原标题 | Deep Learning for Image Segmentation: U-Net Architecture
医学影像作为医学诊断的基石，一直是医学领域中的重要组成部分。近年来，随着机器学习技术的不断进步，机器学习在医学影像中的应用逐渐取得了显著的突破，为医生提供了更准确、高效的诊断工具。本文将深入探讨机器学习在医学影像领域的突破与部署过程，通过实例演示，详细解释相关代码，并介绍数据处理的关键步骤。
AI 科技评论按：本文作者为圣母大学（University of Notre Dame）博士后徐小维，他为 AI 科技评论撰写了基于 CVPR 录用论文《Quantization of Fully Convolutional Networks for Accurate Biomedical Image Segmentation》的独家解读稿件，未经许可不得转载。 来自美国圣母大学和华中科技大学的研究者们提出了一种利用网络量化提升用于医疗影像分割的深度学习模型精度的优化方法。该方法创新性地将旨在压缩网络模型的
本期将为大家介绍西湖大学人工智能与生物医学影像实验室招聘科研助理和博士后的相关信息。 一、实验室介绍 实验室所在学校概况：西湖大学是一所由社会力量举办、国家重点支持的非营利性的新型研究型大学，主要开展基础前沿科学技术研究，坚持发展有限学科，注重学科交叉融合。学校按照 “高起点、小而精、研究型” 的办学定位，致力于集聚一流师资、打造一流学科、培育一流人才、产出一流成果，努力为国家科教兴国和创新驱动发展战略、建设高水平研究型大学作出突出贡献。 团队背景方面：西湖大学人工智能与生物医学影像实验室致力于将人工智
旗下顶级AI实验室腾讯优图，对外开源了腾讯首个医疗AI项目——深度学习预训练模型MedicalNet。
近年来，深度学习被广泛应用在医学影像分析的相关任务上，并获得巨大的性能提升。众所周知，深度学习需要大量数据来拟合巨大的参数空间，然而在大部分医疗场景中，获取高质量的医疗数据、以及高质量的标注是相当困难的。因此，应对医疗数据小样本特性，充分挖掘医疗数据的结构化信息，成为近年来学术界关注的热点。本次分享就是针对这一背景的一些尝试，主要从挖掘医疗数据的独有特性提升分割性能以及利用医疗数据的结构化先验训练自监督模型等角度切入，以期为大家提供若干可以参考的思路。 报告时间：2019年7月23日 19:30-21:0
医学影像是临床疾病诊断的重要方式，高效精准的从影像中识别出器官结构或病变，是医学影像学中重要的课题。根据成像原理，医疗影像可以粗略分为两类： 1.2D成像：一种在可见光下获取的RGB彩照，如眼底彩照、皮肤彩照等 2.3D成像：借助非可见光或其它物理效应，由计算机辅助成像，如CXR/DR(X-Ray)，CT，核磁共振(MRI)等。如CT与MRI数据是多个2D切片沿第三个空间维度堆叠而成的。 图1 各类医学影像 其中，3D影像能够更直观辅助医生提升诊断效率。但医疗影像的读片工作对专业知识要求高，这样繁重且重复
做图像分割方向的朋友，一定都用过U-Net，或者做分割方向研究的朋友们，也许都有过魔改U-Net的经历。作为2015年MICCAI上发表的一篇论文，U-Net目前在谷歌学术的引用是11487次，几乎做分割的人人都会引用。
SAGA 的全称为System for Automated Geoscientific Analyses，它是免费的地理信息系统开源软件，SAGA有多个标准的模块库，详细介绍可参考：
遥感影像的面向对象方法是一种基于高分辨率影像的信息提取技术，它主要包括以下几个步骤：
近日，腾讯优图首个医疗AI深度学习预训练模型MedicalNet正式对外开源。这也是全球第一个提供多种3D医疗影像专用预训练模型的项目，将为全球医疗AI发展提供基础。 许多研究表明，深度学习的发展非常依赖数据量。自然图像领域中存在着许多海量数据集，如ImageNet，MSCOCO。基于这些数据集产生的预训练模型推动了分类、检测、分割等应用的进步。不同于自然图像，医疗影像大部分都是3D结构形态的，同时，由于数据获取和标注难度大，数据量稀少，目前尚未存在海量数据集及对应的预训练模型。 MedicalNet
影像学纹理特征是图像中图像强度的变化，是影像组学的重要组成部分。本文的目的是讨论影响纹理度量性能的一些参数，并提出建议，以指导未来影像组学研究的设计和评估。
示例效果图 ---- Github项目 1. chestdetect python实现，numpy, skimage, PIL, cv2实现的检测，代码很短，优先加进来试试效果。 2. Lung-Nodule-Detection matlab实现，转成python试验。项目中步骤如下： segmentation: 形态学操作 morphological operation preselection: 用threshold去除血管和大部分非结节部分，减少误判 feature extraction:
【ArcGIS Python系列】系列笔记为学习ArcGIS Pro和ArcPy过程中的总结，记下来方便回看，最新版本会优先发布在我的博客和GITHUB。 洪水发生之后，有时候需要快速分析卫星影像，及时确定被洪水淹没的区域。在本文中，利用了Python自动化识别卫星影像中的洪水区域。首先，会在 ArcGIS Pro 中使用notebook，一步步实现洪水检测的目的。然后，会将代码转换为脚本工具，给其他没有编程基础的人使用。
医学影像数据是非常珍贵的资源，收集和标注要耗费很大的人力和财力。今天这篇文章我将分享目前为止做过的医学影像诊断的一些公开数据集。 1、数字视网膜图像的血管提取（DRIVE）数据库 DRIVE数据库用于研究视网膜图像中的血管分割，由40组图像组成。下载地址：http://www.isi.uu.nl/Research/Databases/DRIVE/download.php
影像组学特征可以量化医学影像呈现的特点。然而，缺乏标准化定义和有效参考值限制了临床应用。
自 2012 年 AlexNet 挑战 ImageNet 获得巨大成功以来，用于图像领域的深度学习算法以令人目不暇接的速度飞速演化着。通用图像领域中，有明确边界的问题，例如特定类别有标注数据的物体检测、定位、识别，乃至特定场景的图像生成、一定精确度内的图像分割，都出现了令人更新认知的深度学习解答。 目前，站在深度学习研究一线的计算机视觉研究者们，有相当一部分深入到更细分的、与应用场景联系更紧密的任务中，同时扩展算法能够覆盖的数据类型。 2018 年，在医疗影像这个分支中，来自加州的人工智能医疗公司体素科技，结合自身产品线的开发路径，发表了多篇论文，论文探讨了如何利用深度学习算法临床决策支持：例如用端到端算法处理影像中分割问题、 配准问题，以及如何在标注数据有限，且迁移学习困难的情况下，利用代理监督和联合训练获得更好的模型效果。以下为论文介绍：
图像处理算法是应用于数字图像的一系列技术和方法，旨在改善图像的质量、提取图像中的信息或实现特定的图像处理任务。图像处理算法在计算机视觉、图像识别、医学影像、计算摄影等领域具有广泛的应用。
机器之心原创 作者：邱陆陆 以影像为基础，融合多模态数据提供自动转诊能力、提供确诊决策支持、提供初级影像报告，这就是全病种医疗影像阅读者给出的愿景。 在医疗影像领域最知名的一些公开数据集中，BRATS 关注脑部图像中脑肿瘤的检测和分割，LUNA16 旨在从胸片中检测肺结节，而以 Kaggle Diabetic Retinopathy Challenge 2015 为代表的多个数据集则关注糖尿病视网膜病变程度分类。在这些面向某一特定病种的任务上，研究者都已经取得了精确度不错的成果。然而从一个好的分类模型到临床
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