张量流的多步骤级联网络用于脑肿瘤分割 这是我们在Python3，tensorflow和Keras上的BraTS2019论文实现。 整个肿瘤....................................肿瘤核心......................增强肿瘤 拟议方法的示意图 要求 Python3.5，Tensorflow 1.12和其他常见软件包，可以在看到 入门 是配置文件。 是程序的主要功能。 建立模型，并负责培训和测试阶段。 提供了许多在程序中使用的有用功能。 提供了多层和模型构造的一些组合。 提供了一些API来计算指标，例如DIce，Sensitivity等。 训练 该网络接受了2019年脑肿瘤分割挑战赛（Brats2019）训练数据集的培训，该数据集可从Brats2019网页上下载。 （1）编辑parameters.ini ，使其与您的本地环境一致，

布拉茨模型 神经计算项目，为BraTS数据集建立肿瘤分割和生存预测模型

本资源包含基于Matlab深度学习（Deep Learning）的3-D U-Net 神经网络进行3-D脑部肿瘤(MRI)的分割及三维重建完整源码和所用到的BraTS数据集。 包含 一、下载训练、验证和测试数据 二、下载预训练网络和样本测试集 三、3-D U-Net 网络训练 四、执行测试数据的分割 五、dice量化分割精度 本资源配套CSDN博客“基于Matlab深度学习（Deep Learning）的3-D U-Net 神经网络进行3-D脑部肿瘤(MRI)的分割及三维重建”，可 前往查看具体原理和实现效果！！！ 希望对大家有帮助,好的话帮忙点个赞哦！感谢支持！！！

LITS2017肝脏肿瘤分割挑战数据集，里面是百度网盘永久下载链接，深度学习使用，数据太大无法上传。。

LITS2017肝脏肿瘤分割挑战数据集，里面是百度网盘永久下载链接，深度学习使用

-：基于深度学习的肿瘤分割系统的设计与实现

基于深度学习的肝脏肿瘤分割 实战(一）.pdf

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

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

网络 肺肿瘤分割 来自医疗细分十项全能竞赛的数据集： :