siginfo_t {intsi_signo;/* Signal number */intsi_errno;/* An errno value */intsi_code;/* Signal code */int

若是dicom格式的图片，得先转化为hu值（即ct图像值，若图片本来就是ct，则不需要转换），因为hu值是与设备无关的，不同范围之内的值可以代表不同器官，dicom转化为hu的示例代码如下：def get_pixels_hu(scans):#type(scans[0].pixel_array)#Out[15]: numpy.ndarray#scans[0].pi...

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在学习的过程中遇到了这个问题，在github上看到别人的回答有了灵感原先的代码："""即需要计算参数的移动平均"""def inference(input_tensor,avg_class,weights1,biases1,weights2,biases2):layer1 = tf.nn.relu(tf.matmul(input_tens

在医学图像分割 基于深度学习的肝脏肿瘤分割 实战(一）中

在之前的一篇博客里：医学图像分割 unet实现(一)，是学习并复现别人的实验。这篇将记录下自己毕设第一阶段的实验。毕设题目为：基于深度学习的肝脏肿瘤分割。经过几番调整，最终确定：第一阶段分割出腹部图像中的肝脏，作为第二阶段的ROI(region of interest)，第二阶段利用ROI对腹部图像进行裁剪，裁剪后的非ROI区域变成黑色，作为该阶段输入，分割出肝脏中的肿瘤。第三阶段用随机场的后处.

1、insert into select语句 2、select into from 语句