标题中的"U-net脑肿瘤分割完整代码"是指一个基于U-Net网络的深度学习项目,用于脑肿瘤图像的自动分割。U-Net是由Ronneberger等人在2015年提出的一种卷积神经网络(CNN)架构,尤其适用于生物医学图像分析,因为它能够有效地处理小目标并且具有很好的定位能力。 描述中提到的"数据集"是这个项目的基础,通常包含多种类型的脑部MRI或CT扫描图像,每张图像都带有标注,指示肿瘤的位置和边界。这些数据用于训练和验证模型,确保其能准确地识别和分割肿瘤区域。 "网络"指的是U-Net网络结构,它由两个对称的部分组成:一个下采样路径和一个上采样路径。下采样路径用于捕获图像的全局上下文信息,而上采样路径则与下采样路径的特征图相结合,以实现精确的像素级分类,即肿瘤分割。 "训练"过程是将数据集输入到网络中,通过反向传播和优化算法(如Adam或SGD)调整网络权重,以最小化预测结果与实际标注之间的差异。"测试"是在模型训练完成后,使用未参与训练的数据评估模型性能,常用指标包括 Dice 相似系数、IoU(Intersection over Union)等。 "只跑了20个epoch"意味着模型在整个数据集上迭代了20次。通常,更多的epochs可以提升模型性能,但也要注意防止过拟合,即模型过度学习训练数据,导致对新数据的表现下降。 标签"软件/插件"可能表明此项目涉及到一些用于图像处理、数据预处理或模型训练的特定工具或库,例如Python的TensorFlow、Keras或者PyTorch框架,以及用于图像操作的OpenCV、Numpy等库。 在压缩包子文件的文件名称列表中,"Unet"可能是包含了该项目源代码、数据集、配置文件和其他相关资源的文件夹。用户可能需要解压并按照提供的指南运行代码,以便查看和复现实验结果。 总结来说,这个项目涉及了深度学习中的U-Net网络应用,特别是在脑肿瘤分割任务上的实践。通过训练和测试,模型学习从MRI或CT图像中识别肿瘤,并在新的图像上进行预测。开发者使用了特定的软件和工具来实现这一目标,并且提供了一个20个epoch的训练模型示例。对于想要深入理解U-Net网络或脑肿瘤分割技术的人来说,这是一个宝贵的资源。
2024-08-09 14:35:33 291.31MB
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完整的代码,环境配一下可以直接跑
2023-11-02 17:20:11 1.6MB jupyter
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matlab图像分割肿瘤代码自述文件 在Matlab中使用ResUNet进行脑肿瘤分割 数据源:脑部MRI分割,将数据粘贴到source文件夹。 运行安装程序以初始化路径。 LGG细分数据集 该数据集包含脑部MR图像以及手动FLAIR异常分割蒙版。 这些图像是从The Cancer Imaging Archive(TCIA)获得的。 他们对应于癌症基因组图谱(TCGA)低级神经胶质瘤收集物中的110例患者,至少具有液衰减倒置恢复(FLAIR)序列和可用的基因组数据。 肿瘤基因组和患者数据在data.csv文件中提供。 所有图像均以.tif格式提供,每个图像有3个通道。 对于101种情况,有3个序列可用,即对比前,FLAIR,对比后(按通道顺序)。 对于9例,缺少造影剂后顺序,对于6例,缺少造影剂前顺序。 丢失的序列将替换为FLAIR序列,以使所有图像变为3通道。 遮罩是二进制的1通道图像。 它们将出现在FLAIR序列中的FLAIR异常分段(适用于所有情况)。 数据集被组织成110个文件夹,每个文件夹都以案例ID命名,其中包含有关源机构的信息。 每个文件夹包含具有以下命名约定的MR图像:
2022-05-17 16:46:52 2KB 系统开源
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matlab图像分割肿瘤代码KiTS21 2021年肾脏和肾脏肿瘤分割挑战赛的官方资料库 当前数据集版本: 1.0.3 (请参阅1.0.3 ) 时间线 3月1日至7月1日:培训数据的注释,发布和完善(正在进行中) 8月9日:投稿截止日期和论文要求 8月16日至30日:已接受提交 9月1日:结果公布 9月27日或10月1日:MICCAI 2021卫星赛 消息 2021年4月7日:我们已开始使用标签和变更日志来跟踪数据集版本 2021年3月23日:后处理代码的草稿和一些初步数据已合并到master分支中。 2021年3月9日:初步挑战主页已发布于。 您可以在此处保留数据注释过程的选项卡。 2020年3月29日:第二版KiTS与MICCAI 2021一起在斯特拉斯堡举行! 更多信息将在此处以及何时发布。 用法 下载 通过克隆这个仓库开始,但要注意,成像不存放在这里,它必须使用一个下载get_imaging在脚本starter_code目录。 当前在以下方面有实现: python3 : python3 starter_code/get_imaging.py MATLAB : matlab st
2022-04-30 23:05:45 143.78MB 系统开源
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帮助您找工作或者做毕业论文课题或者工作需要,让您少走弯路,很赞的哟!
2022-04-23 19:06:02 235.89MB 人工智能 深度学习 语义分割
针对分割核磁共振成像(MRI)三维图像中整个肿瘤病灶运算量大、过程繁复的问题,提出了一种基于深度学习的全自动分割算法。在填充锯齿状空洞的卷积通路上构建并行三维卷积神经网络,提取多尺度图像块进行训练,捕获大范围空间信息。利用密集连接的恒等映射特性,将浅层特征叠加到网络末端,在MRI多模态图像中分割出水肿区、增强区、核心区和囊化区。在BraTS 2018数据集中对该模型进行了分割测试,结果表明,该模型分割的全肿瘤区、核心区和增强区的平均Dice系数分别为0.90、0.73和0.71,与已有算法相当,且具有较高的自动化集成度。
2022-01-10 15:28:44 9.32MB 三维图像 脑肿瘤 空洞卷积 密集连接
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深脑节 此回购利用2-D和3-D全卷积神经网络(CNN)的集成,从多模态磁共振图像(MRI)分割脑肿瘤及其成分。 分段网络中使用的密集连接模式可以有效地重用较少数量的网络参数来使用功能。 在BraTS验证数据上,分割网络获得的完整肿瘤,肿瘤核心和活动肿瘤骰子分别为0.89、0.76、0.76。 特征 脑肿瘤分割 脑面罩生成SkullStripping(当前使用HD-BET和ANTs) 放射性特征 核心地位 dcm和nifty支持(将dcm转换为nifty并起作用) 基于UI的推理框架 微调 强化 逐渐解冻 自定义netwrok培训框架 全脑分割 安装 基于PyPi的安装: 所需的Python版本:3.5 安装: pip install DeepBrainSeg 或者 git clone https://github.com/koriavinash1/DeepB
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焦斑肝和肝肿瘤分割 在该项目中,级联的U-net体系结构用于分割肝脏和肝脏肿瘤。 这是一项正在进行的工作,此回购中介绍了基本网络。 要求 [pytorch]( ) [opencv]( ) 数据集 数据集来自LITS挑战( )
2021-12-13 15:35:21 18KB Python
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master(2)_深度学习_UNet_unet分割_脑肿瘤分割_深度学习Unet_源码.zip
2021-11-30 16:42:05 10KB
乳腺 MRI 图像中的肿瘤分割。 我在这个项目中使用了 RIDER 数据库。 用于图像分割的三种基于聚类的算法: 1- 模糊 c 均值 (FCM) 2-k-均值3-通过布谷鸟搜索优化(CSO)算法优化k-means
2021-11-25 09:15:51 2.08MB matlab
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