根据细胞大小和肿瘤厚度两个参数来判断良/恶性乳腺癌肿瘤
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基于稀疏表示的CT图像中肾上腺肿瘤自动分割
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U-Net脑肿瘤分割 :rocket: :2019年2月此仓库中的数据处理实现不是最快的方式(代码需要更新,欢迎您提供),您可以改用TensorFlow数据集API。 此仓库向您展示了如何训练U-Net进行脑肿瘤分割。 默认情况下,您需要下载数据集的训练集,该训练集具有210 HGG和75 LGG卷,并将data文件夹与所有脚本一起放置。 data -- Brats17TrainingData -- train_dev_all model.py train.py ... 关于数据 请注意,根据许可证,用户必须从BRAST应用数据集,请不要与我联系以获取数据集。 非常感谢。 图1:大脑图像
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数据是TCIA研究的预处理子集,称为软组织肉瘤。数据已从分辨率和数据类型不同的DICOM文件夹转换为各向同性体素大小的3D HDF5阵列。这将使开始和测试各种方法(NN,RF,CRF等)以改善细分更加容易。 study_list.csv lab_petct_vox_5.00mm.h5 patient_images_lowres.h5
2021-04-07 07:16:07 304.93MB 数据集
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