本项目将带您深入了解 U-net 细胞分割技术,这是一种在生物医学图像领域广泛应用的语义分割方法,旨在精确地提取图像中细胞部分的像素点。通过学习如何应用 U-net,您将能够更有效地处理生物医学图像,并从中获取有价值的信息。 2 实验概述 实验目的: 在本项目中,我们旨在精确提取图片中的细胞部分像素点,以实现细胞...
利用U-Net 完成细胞图像分割是一个有趣的小项目,可以使用深度学习技术来实现。U-Net 是一种用于图像分割的卷积神经网络结构,适用于医学图像、生物图像等领域。 以下是项目的基本步骤: 数据准备:收集细胞图像数据集,包括带有标签的原始图像和对应的分割图像。可以从公开数据集中获取。 数据预处理:对图像进行预处理,包...
三、人像分割 基于分割模型https://github.com/xuebinqin/U-2-Net 结果参考
链接:https://pan.baidu.com/s/1k4FT_g2uTgvzuNdfOd2nBw 提取码:qqzl 那么正常解压好的文件就如下图所示 接着我们挨个分析里面的文件和文件夹: data文件夹里面存放的是用于训练和测试的数据(该代码是按比例随机划分训练集和测试集的,如有需要可以自行修改train里面的代码来进行索引训练),共有两个文件夹,分别...
U-Net带有上下文融合模块 实验结果 一些模型的输出图像应用于此问题。作者的网络(Unet-CFM)在复杂的掌纹输入中取得了较好的效果。 结论 在本文中,作者应用深度学习技术建立神经网络来解决掌纹分割问题。在作者的数据集上,作者模型的最终mIoU为0.584,F1得分为99.42%。该数据集是人工收集的,将为科学目的公开发布。实验结...
图像中脑梗死病灶自动分割的可行性.方法:搜集自２０１８年５月１日－２０２０年８月３１日影像诊断报告中诊断印象包含 梗死 关键词的N C H C T 连续病例１１８５例,筛选出最终证实为脑梗死的数据３６２例.由两位医师 结合最终结果手工标注脑梗死区域.将数据按８:１:１的比例随机分为训练集(t r a i n i ...
训练2D U-net模型分割脑梗死病灶,分割结果自动输入到结构化报告中.对测试集的预测结果和人工标注的结果进行比较,统计梗死病灶体积,径线的差异,使用Dice相似系数(DSC),体积相似度(VS)和Hausdorff距离(HD)评价模型的预测效能.使用Bland-Altman评价模型预测的病灶体积,径线和CT值与手工标注的一致性.结果:测试集中平均...
利用U-Net上下文融合模块实现高效的手掌线分割,在本文中,作者应用深度学习技术建立神经网络来解决掌纹分割问题。在作者的数据集上,作者模型的最终mIoU为0.584,F1得分为99.42%。
摘要 目的探讨利用U-Net算法对前列腺影像报告和数据系统(PI-RADS)5类患者扩散加权成像(DWI)图像上盆腔增大淋巴结进行分割的可行性。方法回顾性分析62例PI-RADS 5类患者的DWI图像,每例患者至少有一个增大淋...展开更多 Objective To explore the feasibility of the automated segmentation of enlarged lymph nodes(...
针对传统的高分影像建筑物提取方法存在分割精度低和分割边界模糊等问题,提出基于U-net神经网络的高分辨率光学遥感影像建筑物提取方法.方法包含U-net神经网络和全连接CRFs网络,依据图像特征进行语义分割并优化分割结果;在实现U-net神经网络和全连接CRFs模型的基础上,根据U-net的特点以及本文数据特性调试出不同数据量的增...