2. 准备数据集 假设你已经有预训练的模型文件(例如swinunet_gan.pth),并且有一个测试图像用于去噪。 3. 加载预训练模型 我们将使用预训练的SwinUNet模型进行图像去噪。以下是一个简单的SwinUNet模型定义和加载预训练权重的代码。 在这里插入图片描述 SwinUNet 模型定义 importtorchimporttorch.nnasnnfromeinopsimportr...
(Computed Tomography,CT)的图像结合患者的临床数据为研究对象,提出了一种基于Swin-Unet网络的多模态数据检测框架,框架结合了Swin-Unet网络模型与机器学习模型,展开多模态特征融合分析,实现主动脉再缩窄的早期检测.临床数据集实验结果显示,与传统的仅使用临床数据的预测方法相比,本文方法有效提升了主动脉再缩窄预测的效果...
假设你已经有预训练的模型文件(例如 swinunet_gan.pth),并且有一个测试图像用于去噪。 3. 加载预训练模型 我们将使用预训练的SwinUNet模型进行图像去噪。以下是一个简单的SwinUNet模型定义和加载预训练权重的代码。 在这里插入图片描述 SwinUNet 模型定义 import torch import torch.nn as nn from einops import ...