原文:深度学习与医学图像处理 案例学习1——Unet肺部分割(CT图像)

内容引用自https: www.kaggle.com toregil a lung u net in keras select d masks.zip 引入普通包 引入深度学习包 导入图像文件并图像设置为指定大小 显示图像及掩模 定义标准 dice系数 模型 模型参数数量 数据增强器 使用相同的随机种子得到增强的图像对应增强的掩模,显示一个小批量增强后的图像及掩模 编译模型 为模型条件检查点 自动 ...

2021-02-17 22:50 0 1242 推荐指数:

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深度学习医学图像分割损失函数简介

医学图像分割中,选取合适的损失函数是十分有必要的。已有的文献中提出了许多的损失函数,但只有少部分的文章对提出的损失函数进行了具体的研究。 损失函数主要是用于评估模型的预测值和真实标签的匹配程度的重要指标。在过去的几年,不同的损失函数被提出并应用到医学图像分割 ...

Mon Aug 24 18:56:00 CST 2020 0 2732
学习笔记1--概论、医学图像处理基础

一 概论 1. 医学图像处理的对象主要是X线图像,X线计算机体层成像(CT图像,核磁共振成像图像(MRI),超声图像,正电子发射体层成像图像(PET)和单光子发射计算机体层成像(SPECT)图像等。 2. 医学图像处理的基本过程大体由一下几个步骤构成: 根据图像对象及其特点 ...

Mon Aug 29 19:03:00 CST 2016 0 5778
基于深度学习的自然图像医学图像分割:损失函数设计(1)

本文总结一下基于深度学习的自然图像医学图像分割问题中,常用的损失函数。 从频率派的角度看深度学习模型,是把输入数据 假设为一个随机变量,服从一个概率分布 , 其中的参数 是未知常量。我们需要对 进行求解,但深度学习模型直接得到解析解是不可能的,我们只能求得 来逼近 。损失函数 ...

Thu Feb 20 01:52:00 CST 2020 0 2049
基于深度学习的自然图像医学图像分割:损失函数设计(2)

这篇介绍一下损失函数在医学图像分割问题中的应用。 1. 损失函数在医学图像分割中的应用 上一篇文章中我们讨论了标准的交叉熵损失函数及其加权版本,这些损失函数也都广泛应用在医学图像分割问题中。但是针对大背景中的小前景对象分割问题(常见于医学图像,典型的类别不平衡),基于重叠 ...

Thu Feb 20 01:54:00 CST 2020 0 938
 
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