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ACDC_Segmenter: 我们为2017年ACDC心脏分割竞赛提供的开源代码

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简介:
简介:ACDC_Segmenter是针对2017年ACDC心脏分割挑战赛开发的开源软件,旨在提供高效的心脏自动分割解决方案。 该存储库包含用于训练心脏分割网络的代码,采用了最新的技术方法,并在相关论文中有详细描述。改进后的U-Net架构在MICCAI 2017比赛中获得了第三名的成绩。 作者包括克里斯蒂安·鲍姆加特纳和丽莎·科赫等人。如果您发现此代码对您的研究有所帮助,请引用以下文章: @article{baumgartner2017exploration, title={An Exploration of {2D} and {3D} Deep Learning Techniques for Cardiac {MR} Image Segmentation}, author={Baumgartner, Christian F and Koch, Lisa M and Pollefeys, Marc and Konukoglu, Ender}, journal={arXiv preprint arXiv:1709.044} }

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客服
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  • ACDC_Segmenter: 2017ACDC
    优质
    简介:ACDC_Segmenter是针对2017年ACDC心脏分割挑战赛开发的开源软件,旨在提供高效的心脏自动分割解决方案。 该存储库包含用于训练心脏分割网络的代码,采用了最新的技术方法,并在相关论文中有详细描述。改进后的U-Net架构在MICCAI 2017比赛中获得了第三名的成绩。 作者包括克里斯蒂安·鲍姆加特纳和丽莎·科赫等人。如果您发现此代码对您的研究有所帮助,请引用以下文章: @article{baumgartner2017exploration, title={An Exploration of {2D} and {3D} Deep Learning Techniques for Cardiac {MR} Image Segmentation}, author={Baumgartner, Christian F and Koch, Lisa M and Pollefeys, Marc and Konukoglu, Ender}, journal={arXiv preprint arXiv:1709.044} }
  • LITS2017肝肿瘤数据集
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    LITS2017是专为肝脏和肝肿瘤分割设计的比赛数据集,旨在推动医学影像分析领域的自动化技术进步。该数据集包含详细的标注信息,支持研究者开发更精确的肿瘤检测算法。 LITS2017肝脏肿瘤分割挑战数据集包含深度学习使用的永久下载链接。
  • Kaggle库:参与
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    本代码库汇集了我在Kaggle竞赛中的参赛作品和源代码,旨在为机器学习爱好者提供实践参考与交流平台。 Kaggle比赛代码仓库:此仓库包含我参加的多个Kaggle比赛的相关代码。 免责声明:部分代码完全由我自己编写,而另一些则是从其他Kaggle内核中获取灵感的结果。对于后者,我会明确标注,并且已经将这些借鉴的内容合并到我的仓库里。 回购结构: 01-TextNormalization: 竞赛相关链接请在原始文档查看。 包含的文件有:xgboost_class_predictions.ipynb(修改自LiYun的代码)使用XGBoost预测单词类型。例如,基数、序数和度量等; Create_function_classes.ipynb:我自己编写的脚本,创建了几个函数用于根据正则表达式处理不同类型的单词。这些功能包括罗马数字到整数转换、日期时间解析以及电话号码识别等等。此外,该文件还展示了如何使用上述“类”来对测试集中的单词及其类型进行预测和预处理。
  • LITS2017肝肿瘤数据集.txt
    优质
    这段文档涉及的是一个名为LITS2017的数据集,专门用于肝脏和肿瘤的分割竞赛。此数据集为研究人员提供宝贵的资源,助力提高算法在医疗影像分析中的精度与效率。 LITS2017肝脏肿瘤分割挑战数据集包含百度网盘的永久下载链接,适用于深度学习研究。由于数据量较大无法上传,请在资料到期后通过私信或邮件联系我以获取更新的数据。电子邮件地址为:baiducloud@example.com。请注意,我会第一时间补发相关资料。
  • 2017电子设计E题
    优质
    本资源提供2017年电子设计竞赛E题完整解决方案的源代码,涵盖硬件电路图、软件编程及调试技巧,适合参赛选手和相关专业学生学习参考。 该资源为2017年电子设计大赛e题的源码。
  • _天池 语义
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    本项目参与了阿里云天池竞赛中的语义分割任务,旨在通过深度学习技术对图像进行精准分割,实现特定目标的自动识别与分类。 天池竞赛中的语义分割任务要求参赛者对图像进行精确的像素级分类,将不同类型的对象或区域区分开来。比赛中使用的数据集通常包含大量标注好的训练样本,以便选手能够训练出高效准确的模型。参与者需要利用深度学习技术,如卷积神经网络(CNN),并结合最新的语义分割算法,以提高模型性能和精确度。 比赛过程中,参赛者会经历多个阶段:从初始模型设计到反复迭代优化;通过交叉验证来评估不同方法的效果,并最终提交最佳结果。此外,在整个竞赛期间还可以与其他选手交流经验和技术心得,共同进步。
  • MATLAB肿瘤图像-KITS21:2021度肾及肾肿瘤官方资
    优质
    该资源库提供用于参加2021年肾脏及肾肿瘤分割竞赛(KITS21)的MATLAB代码,旨在进行医学影像中的肿瘤自动分割。 MATLAB图像分割肿瘤代码用于参加2021年肾脏和肾脏肿瘤分割挑战赛的官方资料库。 数据集版本:1.0.3 时间线: - 3月1日至7月1日:培训数据注释、发布和完善(正在进行中) - 8月9日:投稿截止日期及论文要求 - 8月16日至30日:接受提交 - 9月1日:结果公布 - 9月27日或10月1日:MICCAI2021卫星赛消息 其他重要信息: - 4月7日,开始使用标签和变更记录来追踪数据集版本。 - 3月23日,后处理代码的草稿及一些初步数据合并到主分支中。 - 3月9日,初步挑战主页发布。 用法:下载通过克隆此仓库进行。注意图像不在此存储库内;必须使用脚本中的get_imaging命令从其他位置下载。 当前实现: Python版本:在starter_code目录下的get_imaging.py MATLAB版本:具体路径未给出,请参考官方资料获取详细信息。
  • 2017Kaggle肺癌冠军解析
    优质
    本篇文章详细解析了在2017年Kaggle肺癌诊断挑战赛中获胜的算法和代码。通过深入分析其技术细节与创新点,帮助读者了解如何运用机器学习解决医学影像问题,并提供可复制的成功案例和技术指导。 对于生物信息学的学习者来说,这是一份不错的学习资料。希望大家能够努力学习并乐于分享。
  • 全国2017版.rar
    优质
    《全国竞赛2017年版》汇集了当年各类学科竞赛的重要信息与真题解析,为参赛者提供权威指导和备考资源。 2017CUMCM优秀论文专辑汇集了2017年数学建模国赛的题目及优秀论文,资料由本人整理,具有很高的参考价值。预祝大家在比赛中取得优异成绩。
  • 单动周期与MFCC特征取系统
    优质
    本系统专注于从心电信号中准确识别并分割出每一个完整的心脏单动周期,并通过MFCC技术提取关键特征,为心脏病诊断提供科学依据。 在基于医疗大数据与机器学习的心音识别系统研究领域,单心动周期的提取通常依赖人工截取或借助同步心电信号进行分割,这大大降低了系统的实用性和易用性。为解决这些问题,我们提出了一种新的方法:一种基于低频信号提取和MFCC(梅尔频率倒谱系数)特征提取技术的嵌入式硬件系统。该系统能够高效地实现单心动周期的自动分割,并计算其对应的MFCC参数,达到了98.3%的整体分割准确率。 这种方法不仅解决了心音信号纯净度要求较高及缺乏成熟系统的难题,还降低了数据存储成本,展现出良好的实用性和潜在的应用前景。