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 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...
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(...
1 前言 在当今数字化时代,图像处理和分析已经成为了科学研究和技术应用领域的关键部分。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...