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计算机应用学院 学士学位...
1 计算机图形学和图元基础：计算机图形学术语、计算机图形学应用、显示设备、随机和光栅扫描系统、图形输入设备、图形软件和标准。点、线、圆和椭圆作为图元，图元的扫描转换算法，填充区域图元包括扫描线多边形填充、内外测试、边界和填充、字符生成、线属性、区域填充属性、字符属性。
使用深度学习进行肿瘤大小估计和 3D 模型查看
在花费大量时间尝试所有可能的格式后，作者选择了 TIFF（标签图像文件格式）格式。在 TIFF 格式中，图像和与图像相关的数据信息都存储在文件中。将 DICOM 扫描转换为 TIFF 格式后，进行了规范化，将像素阵列规范化为 256 个交叉 256 个图像，因为每个受试者的每幅图像在受试者和位置之间各不相同。对图像进行规范化后，将彩色图像从 RGB 格式转换为灰度格式，因为这可以减少计算要求。处理 RGB 格式的图像比处理灰度需要更多的 GPU 计算能力和资源。除了规范化和灰度转换之外，作者还尝试
使用 CycleGAN 将 CT 图像转换为 MRI
摘要：医学成像在医疗保健中起着至关重要的作用，其中磁共振成像 (MRI) 和计算机断层扫描 (CT) 是主要模式，每种模式都有其独特的优点和缺点。MRI 提供出色的软组织对比度，但速度慢且成本高，而 CT 速度更快但涉及电离辐射。为了解决这一矛盾，我们利用深度学习，采用 CycleGAN 将 CT 扫描转换为类似 MRI 的图像。这种方法消除了额外的辐射暴露或成本。我们的结果显示了我们的图像转换方法的有效性，MAE 为 0.5309，MSE 为 0.37901，PSNR 为 52.344，证明了本发明在降低医疗保健成本、扩展诊断能力和改善患者结果方面的前景。该模型在 Nvidia GPU RTX A6OOO 上训练了 500 个时期，批次大小为 500。
使用多模态 MRI 扫描对多视图 CNN 模型进行集成学习以预测脑肿瘤患者的生存时间
本研究提出的方法的一个关键思想是将 3D MRI 扫描转换为轴向、冠状面和矢状面的 2D 堆叠切片。因此，对于每个患者，都会从第 2.1 节中定义的四种 MRI 模式生成 12 个 2D 堆叠 MRI 切片。此后，我们将这 12 个 2D 堆叠切片分别表示为 FLAIR MRI 模式的轴向、冠状面和矢状面投影的 FLAIR-轴向、FLAIR-冠状面和 FLAIR-矢状面。同样，T1、T1CE 和 T2 模式的轴向、冠状面和矢状面视图分别表示为 T1-轴向、T1-冠状面和 T1-矢状面、T1CE-轴向、T1CE-冠状面和 T1CE-矢状面以及 T2-轴向、T2-冠状面和 T2-矢状面。为避免处理背景和管理 GPU 内存限制，我们排除了每张 MRI 扫描中不包含任何脑组织的一些开始和结束切片。每张切片的强度像素也在 0 到 255 的范围内重新缩放，转换为 PNG 格式，并归一化为零均值和单位方差。MRI 扫描的 3D 到 2D 重建使每张 2D 轴向、冠状面和矢状面投影图像的形状大小分别为 240 × 240、155 × 240 和 155 × 240 像素。这些投影图像