【3-D深度学习：肺肿瘤分割】创建和训练 V-Net 神经网络，并从 3D 医学图像中对肺肿瘤进行语义分割研究（Matlab代码实现）
1 概述使用3D深度学习进行肺肿瘤分割是一种有前景的研究方向。V-Net是一种常用的3D神经网络，特别适用于医学图像分割任务。下面是一个基本的步骤：1. 数据收集和准备：收集具有标注好的3D医学图像数据集，其中包含肺肿瘤的区域标签。这些图像可以是通过CT扫描等方式获取的。确保数据集中包含多样性的肺肿瘤形状、尺寸和位置，以及其对应的区域标签。2. 数据预处理：对收集到的3D医学图像进行预处理，如灰....
深度学习3D人体姿态估计国内外研究现状及痛点
人体姿态估计可以看作是图像与视频中人体关节点的检测与定位问题，这对于行为识别、行为理解、行人重识别等技术的发展有很大的帮助，因此人体姿态估计在提出后，就受到人体识别相关各界的关注，人们开始尝试在不同的方向进行探索。早期的学者们在传统方法的方向上进行摸索，1973 年 Fishler 提出一种用于传统人体姿态估计算法的图结构模型（Pictorial Stru....
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