医学
安徽医学类高校
全国排名（公办本科）学校名称办学层次 175 安徽医科大学 区域一流大学 268 安徽中医药大学 区域一流大学 353 皖南医学院 区域高水平大学 357 蚌埠医学院 区域高水平大学 全国排名（民办本科） 学校名称 办学层次 108 安徽医科大学临床医学院 区域知名应用型大学 全国排名（高职） 学校 ......
ChatGPT在生物医学领域的应用
目前，人工智能在生物医学领域的应用已经取得了令人瞩目的进展，ChatGPT作为一种基于人工智能的聊天机器人模型，因其具有强大的自然语言处理和生成能力，在生物医学领域有着广泛的应用潜力。在本研究中探索了ChatGPT在生物医学领域的三个分支中的应用潜力，包括医疗设备、生物信息学、医学成像，并提出了一个... ......
生物医学相关的国际学术会议
生物医学是一门涉及到医学、工程学、物理学和计算机科学等多个领域的交叉学科，其研究范围广泛，相关的学术会议也比较多。以下是一些生物医学相关的国际学术会议： IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBS) Annual Internatio ......
2023第三届生物医学与生物信息工程国际学术会议 （ICBBE 2023） 南京
2023第三届生物医学与生物信息工程国际学术会议 （ICBBE 2023） 2023 3rd International Conference on Biomedicine and Bioinformatics Engineering 会议时间：2023年6月16-18日会议地点：中国· 南京 截稿 ......
ChatDoctor：一个基于微调LLaMA模型用于医学领域的医学聊天机器人
ChatDoctor：一个基于微调LLaMA模型用于医学领域的医学聊天机器人 https://www.yunxiangli.top/ChatDoctor/ 资源列表 Demo.自动聊天医生与疾病数据库演示。 HealthCareMagic-100k.100k患者和医生之间的真实的对话HealthCa ......
基于FPGA的医学图像中值滤波verilog实现,包括testbench和MATLAB验证程序
1.算法仿真效果 matlab2022a/Vivado2019.2仿真结果如下： 通过matlab产生带噪声医学图片： FPGA仿真： 通过MATLAB读取FPGA的仿真数据，并显示滤波后图像： 2.算法涉及理论知识概要 中值滤波是一种非线性数字滤波器技术，经常用于去除图像或者其它信号中的噪声。这个 ......
医学绘图分析软件prism9 mac版功能强大
GraphPad Prism 9是一款医学绘图分析软件，由美国的一家公司开发。 prism9具有直观、友好的用户界面，用户可以利用这款软件在屏幕上进行数据绘制和统计分析。 该软件是专门为临床研究人员设计的，是一款功能强大的绘图工具，能够为临床医生提供方便、高效的数据输入。 通过使用此软件，您可以创建 ......
Graphpad Prism9.5.1 科研医学生物数据处理绘图软件安装教程 (含Win/Mac版)
GraphPad Prism GraphPad Prism是一款非常专业强大的科研医学生物数据处理绘图软件，它可以将科学图形、综合曲线拟合（非线性回归）、可理解的统计数据、数据组织结合在一起，除了最基本的数据统计分析外，还能自动生成统计图。 安装教程 下面就简单的介绍一下Win版的安装教程 详细图文 ......
UNeXt：基于 MLP 的快速医学图像分割网络
UNeXt是约翰霍普金斯大学在2022年发布的论文。它在早期阶段使用卷积，在潜在空间阶段使用 MLP。通过一个标记化的 MLP 块来标记和投影卷积特征，并使用 MLP 对表示进行建模。对输入通道进行移位，可以专注于学习局部依赖性。 UNeXt 完整文章： https://avoid.overfit. ......
C#处理医学影像(四):基于Stitcher算法拼接人体全景脊柱骨骼影像
在拍摄脊柱或胸片时，经常会遇到因设备高度不够需要分段拍摄的情况， 对于影像科诊断查阅影像时希望将分段影像合并成一张影像，有助于更直观的观察病灶， 以下图为例的两个分段影像： 我们使用OpenCVSharp中的Stitcher类的Stitch方法，导入两张图像并拼接： 但结果却失败了，返回错误结果：E ......
医学图像的深度学习的完整代码示例：使用Pytorch对MRI脑扫描的图像进行分割
图像分割是医学图像分析中最重要的任务之一，在许多临床应用中往往是第一步也是最关键的一步。在脑MRI分析中，图像分割通常用于测量和可视化解剖结构，分析大脑变化，描绘病理区域以及手术计划和图像引导干预，分割是大多数形态学分析的先决条件。 本文我们将介绍如何使用QuickNAT对人脑的图像进行分割。使用M ......
医学数字成像和通信（DICOM，Digital Imaging and Communications in Medicine）简单介绍
医学数字成像和通信（DICOM，Digital Imaging and Communications in Medicine）是一种广泛应用于医学影像领域的国际标准。DICOM定义了一套用于存储、传输、共享和打印医学影像数据的规范和协议，使得不同厂商生产的医学设备和软件之间可以相互兼容和交流。 DI ......
基于互信息和归一化互信息的医学图像配准算法matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 信息论中将互信息定义为信息之间的关系，可以表示为两个随机变量之间统计相关性的度量，由此可以得出图像互信息的计算方法。作为图像多模态配准中的度量，图像互信息利用对图像灰度值的统计数据形成单个图像的灰度值概率函数和两个图像 ......
m通过手动提取图像特征点实现医学图像配准和拼接matlab仿真
1.算法描述 图像配准（image registration）是对同一场景在不同条件下得到的两幅或多幅图像进行对准、叠加的过程。同一场景的多幅图像会在分辨率、成像模式、灰度属性、位置（平移和旋转）、比例尺度、非线性变形及曝光时间等方面存在很多差异。概括来说，图像配准问题是以在变换空间中寻找一种特定的 ......
GraphPad Prism 9.5.1 for Mac 简单高效的实用性医学绘图分析工具
GraphPad Prism GraphPad Prism是一款非常实用的统计软件，其功能非常强大，能够帮助用户进行各类科研数据的处理和分析，快速绘制出各种专业的图像和数据报告。 GraphPad Prism软件的用户界面非常友好，易于学习和操作，具有多种语言版本，可以帮助全球各地的用户完成科研数据 ......
医学文献
今天我们进行了关于医学文献的功能的讨论和分工，并且拍了讨论的视频和照片，并且也对于我们的进度弄了一个纸质的模板。 以下是我们的视频链接： meeting_01_哔哩哔哩_bilibili ......
m基于shepp-Logan模型和滤波反投影的医学图像多尺度全局重建和局部重建matlab仿真
1.算法描述 从投影重建物体的截面图像是图像处理中非常重要的技术此技术在物体的无损伤性检测其内部缺陷的应用中能起很大作用从投影重建图像的技术早在20世纪中期就已经制成常规医疗诊断设备的商品1917年奥地利数学家J.Radon发表的论文证明了二维物体或三维物体可以从许多投影来重建其内部数据英国的EMI ......
生物医学信息学的重要性和应用领域
生物医学信息学是一个跨学科领域，它结合了生物学、医学、信息学、计算机科学等多个学科的知识和技术。生物医学信息学的重要性主要体现在以下几个方面： 1.2.1 提高研究效率 生物医学信息学的方法和技术可以帮助研究人员更快速、更准确地分析和解释大量生物医学数据，从而提高研究效率。例如，基因组学中的基因预测 ......
生物医学信息学的起源与发展
生物医学信息学（Bioinformatics）是一门研究生物学信息的学科，它起源于20世纪50年代，随着分子生物学的发展，生物医学信息学逐渐成为一门独立的学科。它的发展历程可分为几个阶段： 早期阶段（20世纪50-60年代） 这一阶段的生物医学信息学主要集中在对生物学信息的收集、整理和分析。1953 ......
电梯演讲和原型展示（医学文献）
. 各位领导： 当前医疗行业中医学文献检索的痛点：大量的医学文献依靠工作人员人工阅读记录并筛选，效率低下，且造成 巨大的人力消耗与浪费。对于工作人员有极高的专业判断水平要求。常规系统的检索功能无法识别到医学影像图片中的文字，导致大量的重 要医学文献与信息无法及时提供。我们的产品医学文献智能识别与检索 ......
单细胞转录组学：新时代的生物医学研究工具
摘要：单细胞转录组学是一种基于高通量测序技术的单细胞基因表达研究方法。近年来，随着测序技术的快速发展，单细胞转录组学已成为生物医学领域的重要研究手段。本文将介绍单细胞转录组学的基本原理、技术发展、应用以及存在的挑战。 引言 在传统转录组学研究中，研究者通常使用大量细胞的平均基因表达数据。然而，这种方 ......
生物信息学和医学信息学重要的应用
生物信息学和医学信息学已经广泛应用于许多生命科学和医学领域。以下是一些重要的应用： 基因组学和转录组学：生物信息学在基因组学和转录组学方面的应用正在成为发现新基因、探索基因功能和预测疾病风险的关键工具。 药物研发：生物信息学在药物研发中的应用范围广泛，包括发现新药物靶标、评估候选药物的毒性和疗效、优 ......
Half-UNet:用于医学图像分割的简化U-Net架构
Half-UNet简化了编码器和解码器，还使用了Ghost模块(GhostNet)。并重新设计的体系结构，把通道数进行统一。 论文动机 编码器的不同类型的架构图，编码器(A-C)的结构分别来源于U-Net的编码器、解码器和全的Unet结构。 下面是上图的一些结果指标 将U-Net 的编码器和解码器都 ......