LUNA16数据集（一）简介
LUNA16，全称Lung Nodule Analysis 16，是16年推出的一个肺部结节检测数据集，旨在作为评估各种CAD（computer aid detection计算机辅助检测系统）的banchmark，因为每个CAD都是基于自己的数据集，很难比较之间的性能优劣，这时候banchmark ...
原文：Candidate Generation and LUNA16 preprocessing
在这个kernel中，我们将讨论有助于更好地理解问题陈述和数据可视化的方法。 我还将提供有用的资源和信息的链接。 此脚本是用Python编写的。 我建议人们在桌面上安装anaconda，因为here提到了它的优点。 本教程中用于读取，处理和可视化数据的库是matplotlib，numpy，skimage和pydicom.。 图像大小 z， , ，其中z是CT扫描中的切片数量，取决于扫描仪的分辨率。 ...
2017-12-10 12:27 2 3377 推荐指数：
相关推荐
LUNA16数据集（三）预处理
在（一）和（二）中简单介绍了LUNA16数据集的组成，以及肺结节的可视化，有了对数据集的基本了解后，还要对数据集进行预处理，计算机视觉中原始数据一般不会直接送入神经网络，这里也是如此。 这篇博客想写已经有好久了，迟迟没有动笔，还是因为自己看过几个版本的预处理，有些地方有些混淆，有些地方犹豫该采取 ...
LUNA16数据集的百度云链接
可能需要会员链接：https://pan.baidu.com/s/1KTjoGKfLB_1Y-BQzerhGgg 提取码：g901 ...
利用DSB2017冠军开源代码为LUNA16生成mask
代码地址：https://github.com/lfz/DSB2017 先展示下生成的mask与真实mask subset9 ...
LUNA16数据集（二）肺结节可视化
在检测到肺结节后，还需要可视化，这样才能为诊断服务。 我使用的项目地址为：https://github.com/wentaozhu/DeepLung 项目基于论文：DeepLung: Deep 3 ...
preprocessing MinMaxScaler
import numpy as npfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalerdataset = np.array([1,2,3,5]).astype('float32') # normalize the datasetscaler ...
sklearn preprocessing （预处理）
预处理的几种方法：标准化、数据最大最小缩放处理、正则化、特征二值化和数据缺失值处理。 知识回顾： p-范数：先算绝对值的p次方，再求和，再开p次方。 数据标准化：尽量将数据转化为均值为0，方 ...
sklearn.preprocessing.OneHotEncoder
1.概要 sklearn.preprocessing.OneHotEncoder，将类别变量、顺序变量转化为二值化的标志变量。 2. 解析 格式： 实例： 对于输入数组，每一行当做一个样本，每一列当做一个特征。 第一个特征，即第一列[0,1,0,1 ...