文件名称：3-D 深度学习：肺肿瘤分割：如何创建和训练 V-Net 神经网络并从 3-D 医学图像中对肺肿瘤进行语义分割-matlab开发
文件大小：4.03MB
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更新时间：2024-06-17 23:36:57
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深度学习是分割复杂医学图像的强大方法。 这个例子展示了如何创建、训练和评估一个 V-Net 网络，以从 3-D 医学图像中执行 3-D 肺肿瘤分割。训练网络的步骤包括：・ 下载并预处理训练数据。- 创建一个 randomPatchExtractionDatastore，将训练数据提供给网络。・ 定义 V-Net 网络的层。・ 指定培训选项。・ 使用 trainNetwork 函数训练网络。 在训练 V-Net 网络后，示例执行语义分割。示例通过与地面真实分割的视觉比较以及通过测量预测和真实分割之间的 Dice 相似系数来评估预测的分割。 [日语] 深度学习是医学图像处理中最强大的方法之一。在这个演示中，我们将介绍一个从 3-D 医学图像（体数据）中语义分割肺肿瘤的例子。要使用的网络是 V-Net，我们将介绍 V-Net 创建、学习和评估的流程。 学习 V-Net 的过程如下。・ 学习
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