在生物医学领域,图像分析对于诊断、治疗和疾病研究具有重要意义。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...
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...
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(...
利用U Ｇn e t 算法在头C T 平扫图像上分割脑梗死的初步探究李晓庆,王可欣,额 图娅,李昌欣,王祥鹏,张晓东,王霄英ʌ摘要ɔ㊀目的:基于深度学习方法训练辅助诊断模型,探究对头C T 平扫(N C H C T )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...
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...
B. 白细胞计数不超过500 x 10 C. 腹水比重不超过1.018 D. 蛋白质含量大于30g/L E. 结核分枝杆菌培养大多阳性 F. 蛋白质含量小于30g, /L 查看完整题目与答案 我国用 “辛烷值”表示航空汽油的牌号,主要有:75号。 A. 正确 B. 错误 查看完整题目与答案 小梅在学习了浮力知识后,她将...
AI图像识别技术用于医学影像的辅助诊断已有大量研究,包括胸部、心血管疾病、骨科疾病及神经系统疾病影像等,这些研究成果如果用于临床将大大减少临床医师的工作量及辅助提高诊断的准确率[9-10。关于染色体核型的AI分析也早有研究,但有很多技术难题没有克服,且准...
在生物医学领域,图像分析对于诊断、治疗和疾病研究具有重要意义。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。