基于Keras和Unet的医学图像分割代码及数据集+项目操作指南.zip

简介：
该压缩包包含一个使用Keras框架和U-Net架构进行医学图像分割的完整项目资源，包括预处理过的数据集、训练好的模型以及详细的项目操作指南。 基于Keras+Unet实现医学图像分割源码、数据集及项目运行操作说明.zip 【文件介绍】 - datatrain：包含训练用的数据集，其中10%作为验证集。 - datarest：测试集，包括predict, predict1和predict11三个子目录，分别存储三次预测的结果。 - datatest：课程设计要求的预测图片。 【项目运行步骤】 进入unet文件夹: ``` cd pathtounet ``` 安装所需依赖库： ``` pip3 install -r environment.txt ``` 执行程序： ``` python3 name.py ``` `name.py`脚本包含以下模块： 1. data.py: 负责准备用于训练的数据集。 2. unet_model.py: 定义了UNet模型结构。 3. train.py: 用于训练模型的代码。 4. predict.py和predict_rest.py: 分别对datateatimage、datarestimage中的图片进行分割，并将结果保存到datatestpredict和datarestpredict目录中。 5. see.py: 输入文件路径，查看.nii格式的医学图像。