文件名称：Medical-Images-Liver-Segmentation-NIfTI
文件大小：411KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-27 18:25:48
JupyterNotebook
医学图像分割 项目目标 生物医学图像项目经常遇到一个问题，即可用的带注释的输入图像数量不足。 另外，医学成像需要定位（例如，每个像素的分类）或医学图像分割。 该项目的目标是复制医学图像分割实验（作者：Soriba Diaby），并学习如何将具有少量样本的数据集用于医学图像分割。 数据集 该项目将使用非常小的3D CT扫描数据集：该数据集包含20例患者（10名女性，10名男性）的3D CT扫描，总共有75％的肿瘤病例。 该数据集还包括肝罩分割。 为了克服数据的稀缺性，使用了将3D图像切片为2D切片的方法。 可通过以下链接以NifTI格式下载数据集3D-IRCADb-01： ://www.dropbox.com/s/8h2avwtk8cfzl49/ircad-dataset.zip?dl 。 模型 经典的U-net体系结构将用于分割任务，如Olaf Ronneberger，Philipp
【文件预览】：
Medical-Images-Liver-Segmentation-NIfTI-master
----README.md(2KB)
----Medical_Images_(Liver)_Segmentation_UNet.ipynb(405KB)
----images()
--------.DS_Store(6KB)
--------Medical_Images_Segmentation(Liver).png(124KB)
----.DS_Store(6KB)