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脊柱X射线图像上曲率识别的matlab代码实现 - 图像均方误差计算
资源介绍
图像的均方误差的matlab代码脊柱X射线图像上的曲率识别
执照
作者：Yann
Bachelot，Maxime
Carlier，Dimitri
Mikec，Luka
Matsuda，Jiri
Ruzicka。
由Noelie
Debs和Carole
Frindel监督。
该代码是开源的，这意味着任何人都可以从Github存储库中查看和下载我们的代码。
此处执行的代码是INSA
Lyon工学院（生物信息学和建模专业）图像分析课程最终项目的一部分。
项目目标
该项目的目的是通过提供可自动识别色谱柱的计算机例程，通过分析X射线轮廓图像来帮助进行外科手术计划。
执行
我们的代码遵循以下步骤：对比图像，过滤，检测脊柱的起点和终点，检测关键点，选择感兴趣的点，拟合曲线，计算一些统计量。
输入：以个人资料（JPEG格式，EOS采集系统）的形式对30位患者的30幅X射线图像进行数据集。
X射线看起来像传统的X射线照相：其对比度取决于所遍历结构的衰减系数。
输出：在每幅图像上还绘制了30张相同的图像，包括关键点和适合脊椎的相关曲线。
3个包含所有图像的文件夹，对应3种不同的检测方法：霍夫变换，哈里斯检
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