# Medical Image
Numpy Array to Nifti Image
segmenatation 수행 시 모델의 아웃풋으로 나온 numpy array를 원본 이미지와 겹쳐보기 위해 나온 numpy array를 다시 nifti 이미지로 저장하는 코드입니다.예시로 마스크가 있는 CT 이미지를 가져와 마스크를 numpy로 바꾸고 다시 nifti
Monai를 활용한 이미지 Augmentation 수행
Monai 모듈을 활용하여 메디컬 이미지에 augmentation 적용 https://docs.monai.io/en/stable/transforms.htmldataset은 kaggle에 있는 "COVID-19 Lung CT Scan Segmentation" 활
(2019)f-AnoGAN: Fast unsupervised anomaly detection with generative adversarial networks
f-AnoGAN: Fast unsupervised anomaly detection with generative adversarial networks 논문 리뷰
[논문 리뷰] Suggestive Annotation: A Deep Active Learning Framework for Biomedical Image Segmentation
이 논문은 medical image segmentation 에서 segmentation 시, label값이 되는 annotation 을 자동으로 해주는 기법에 관한 연구가 나왔다는 소식을 듣고, 읽어보게 되었다.Suggestive Annotation: A Deep
Swapaxis를 이용한 3D 이미지 회
목적 : 배열의 두 축을 서로 바꾸는 함수인 swapaxes methods에 대해 알아본다.아래 그림과 같이 변환 전 후 비교 데이터를 확인했을 때, 두 축의 위치가 바뀌어 나타난 경우가 있었습니다. 물론 3번째 축인 Z축 자체도 transposed되어 있음을 확인할
(2021)Generative Adversarial Registration for Improved Conditional Deformable Templates
Generative Adversarial Registration for Improved Conditional Deformable Templates 논문 리뷰
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(2019)Unsupervised Learning of Probabilistic Diffeomorphic Registration for Images and Surfaces
Unsupervised Learning of Probabilistic Diffeomorphic Registration for Images and Surfaces 논문 리뷰
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(2021)HyperMorph: Amortized Hyperparameter Learning for Image Registration
HyperMorph: Amortized Hyperparameter Learning for Image Registration 논문 리뷰
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(2021)UNETR: Transformers for 3D Medical Image Segmentation
UNETR: Transformers for 3D Medical Image Segmentation 논문 리뷰
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(2021)EIS-Net: Segmenting early infarct and scoring ASPECTS simultaneously on non-contrast CT of patients with acute ischemic stroke
EIS-Net: Segmenting early infarct and scoring ASPECTS simultaneously on non-contrast CT of patients with acute ischemic stroke 논문 리뷰
(2018)VoxelMorph: A Learning Framework for Deformable Medical Image Registration
VoxelMorph: A Learning Framework for Deformable Medical Image Registration 논문 리뷰
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(2021)Convolution-Free Medical Image Segmentation using Transformers
Convolution-Free Medical Image Segmentation using Transformers 논문 리뷰
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Medical Image Registration - Non-rigid registration via deformable model
참고: https://www.edwith.org/medical-20200327/joinLectures/30437 (컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석 edwith)
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Medical Image Registration - Non-rigid registration via ICP
참고: https://www.edwith.org/medical-20200327/joinLectures/30437 (컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석 edwith)
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Medical Image Registration - Registration using main axis
참고: https://www.edwith.org/medical-20200327/joinLectures/30437 (컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석 edwith)
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Medical Image Registration - Similarity measure
참고: https://www.edwith.org/medical-20200327/joinLectures/30437 (컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석 edwith)
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Medical Image Segmentation - Active shape model
참고: https://www.edwith.org/medical-20200327/joinLectures/30437 (컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석 edwith)
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Atlas based method / Label fusion
참고: https://www.edwith.org/medical-20200327/joinLectures/30437 (컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석 edwith)
Medical Image Segmentation - Active contour model
참고: https://www.edwith.org/medical-20200327/joinLectures/30437 (컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석 edwith)