深度學習-Tensorflow2.2-圖像處理{10}-UNET圖像語義分割模型-24
UNET圖像語義分割模型簡介 代碼 獲取訓練數據及目標值 獲取測試數據 創建數據集 定義unet模型 ...
原文：深度學習與醫學圖像處理 案例學習1——Unet肺部分割（CT圖像）
內容引用自https: www.kaggle.com toregil a lung u net in keras select d masks.zip 引入普通包 引入深度學習包 導入圖像文件並圖像設置為指定大小 顯示圖像及掩模 定義標准 dice系數 模型 模型參數數量 數據增強器 使用相同的隨機種子得到增強的圖像對應增強的掩模，顯示一個小批量增強后的圖像及掩模 編譯模型 為模型條件檢查點 自動 ...
2021-02-17 22:50 0 1242 推薦指數：
相關推薦
深度學習與醫學圖像處理 案例學習2——CNN肺炎檢測（CXR圖像）
文章來源：https://www.kaggle.com/paultimothymooney/chest-xray-pneumonia/notebooks 什么是肺炎？ 肺炎是肺部的一種炎症狀態，主要影響小肺泡。典型的症狀包括干咳、胸痛、發熱和呼吸困難。病情的嚴重程度是可變的。肺炎通常由病毒 ...
深度學習與醫學圖像處理 案例學習3——Covid19肺炎檢測（CXR圖像）
內容引用自https://www.kaggle.com/mahmoudreda55/x-ray-covid19-95 數據集中的影像模式為胸部X線，共有COVID-19數據1200例，1341例正常 ...
深度學習-Tensorflow2.2-圖像處理{10}-圖像語義分割-23
圖像語義分割簡介 圖像語義分割網絡結構-FCN 上采樣 代碼實現 例子 完整代碼 ...
【深度學習】醫學圖像分割損失函數簡介
在醫學圖像分割中，選取合適的損失函數是十分有必要的。已有的文獻中提出了許多的損失函數，但只有少部分的文章對提出的損失函數進行了具體的研究。 損失函數主要是用於評估模型的預測值和真實標簽的匹配程度的重要指標。在過去的幾年，不同的損失函數被提出並應用到醫學圖像分割 ...
學習筆記1--概論、醫學圖像處理基礎
一 概論 1. 醫學圖像處理的對象主要是X線圖像，X線計算機體層成像（CT）圖像，核磁共振成像圖像（MRI），超聲圖像，正電子發射體層成像圖像（PET）和單光子發射計算機體層成像（SPECT）圖像等。 2. 醫學圖像處理的基本過程大體由一下幾個步驟構成： 根據圖像對象及其特點 ...
基於深度學習的自然圖像和醫學圖像分割：損失函數設計（1）
本文總結一下基於深度學習的自然圖像和醫學圖像分割問題中，常用的損失函數。 從頻率派的角度看深度學習模型，是把輸入數據 假設為一個隨機變量，服從一個概率分布 , 其中的參數 是未知常量。我們需要對 進行求解，但深度學習模型直接得到解析解是不可能的，我們只能求得 來逼近 。損失函數 ...
基於深度學習的自然圖像和醫學圖像分割：損失函數設計（2）
這篇介紹一下損失函數在醫學圖像分割問題中的應用。 1. 損失函數在醫學圖像分割中的應用 上一篇文章中我們討論了標准的交叉熵損失函數及其加權版本，這些損失函數也都廣泛應用在醫學圖像分割問題中。但是針對大背景中的小前景對象分割問題（常見於醫學圖像，典型的類別不平衡），基於重疊 ...