Medical Imaging Toolbox

 

Medical Imaging Toolbox

2차원 및 3차원 의료 영상 시각화, 정합, 분할 및 레이블 지정

기능, 문서 및 예제

의료 영상 분야는 인간 및 동물의 내부를 영상화, 시각화, 분석하는 여러 기법이 포함되는 의학 분야입니다. 이를 통해 의사들은 장기, 뼈, 세포 및 다양한 생리학적 과정을 시각화하고 의학적 상태를 진단, 모니터링, 치료할 수 있습니다. 영상은 엑스레이, 초음파, CT, MRI, 핵의학 영상 같은 다양한 방사선 모달리티 및 병리학용 현미경을 사용하여 생성됩니다.

의료 영상 데이터 가져오기

로컬, 클라우드 위치 또는 PACS 서버에 저장된 DICOM, NIfTI 및 NRRD 등의 특수 의료 파일 형식에서 의료 영상 데이터와 메타데이터를 읽고 수정할 수 있습니다.

2차원 영상 및 3차원 볼륨 시각화

대화형 방식의 툴을 사용하여 2차원 및 3차원 의료 영상 데이터를 시각화할 수 있습니다. 3차원 곡면 및 볼륨을 생성하고 렌더링할 수 있습니다.

ground truth 레이블 지정

Medical Image Labeler 앱을 사용하여 대화형 방식으로 ground truth 데이터에 레이블을 지정하고 레이블 지정 과정을 반자동화 또는 자동화하며, 레이블이 지정된 데이터를 내보내서 AI 워크플로에 사용할 수 있습니다.

전처리 및 증강

전처리 기법을 사용하여 영상 품질을 개선하고 증강을 사용하여 훈련 데이터셋을 확장해서 딥러닝 신경망의 효과를 개선할 수 있습니다.

의료 영상 정합

Medical Registration Estimator 앱과 전용 함수를 사용하여 공통 좌표계에서 다중모달 의료 영상, 볼륨 또는 곡면을 비교하고 정렬할 수 있습니다.

분할

종래의 기법이나 딥러닝 기법을 사용하여 2차원 영상 또는 3차원 볼륨을 뼈, 종양 또는 장기로 분할하고 영역들의 정확도를 평가할 수 있습니다.

분석

라디오믹스 및 고수준 특징 설명자 같은 기법을 사용하여 의료 영상 데이터를 분석할 수 있습니다.

Cellpose Library의 인터페이스

Medical Imaging Toolbox Interface for Cellpose Library 지원 패키지를 사용한 현미경 영상에서 세포 분할

MONAI Library의 인터페이스

MONAI Library 지원 패키지용 Medical Imaging Toolbox 인터페이스를 사용한 의료 영상에서 장기 및 뼈 분할 및 레이블 지정

"딥러닝으로 초음파 의료 영상에서 갑상선 결절 진단"

연세대학교 수학계산학부 대학원(CSE) 이은정

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