基于FCN网络的腹部多脏器5分割实战数据分析

简介：
本研究运用全卷积神经网络（FCN）技术进行腹部CT图像处理，专注于自动化识别与分割肝脏、肾脏等五种重要器官，提供精准医疗分析支持。 本项目基于FCN网络对腹部多脏器数据集进行处理，并包含数据集、代码及训练好的权重文件。经测试，可以直接使用提供的代码。 该数据集中包括五种器官的分割任务，采用FCN网络经过20个epoch的训练后，在全局像素点准确度上达到了0.99，miou为0.80；若增加训练周期，则性能将进一步提升。 项目中的主要文件如下： 【train.py】此代码会根据标签灰度值自动计算并获取FCN网络输出结果。可以根据不同的任务需求调整超参数backbone（可以选择resnet50或resnet101作为特征提取的主干），同时为了更好的可视化效果，该脚本还会将预处理后的数据保存在指定目录中。 【介绍】学习率采用余弦退火算法进行优化；损失函数选用交叉熵，并使用了收敛速度更快的Adam优化器。训练集和测试集中关于损失值及iou曲线的数据可以在run_results文件夹内查看，此外还保存有详细的训练日志、最佳权重等信息，在这些记录中可以看到每个类别的iou、召回率（recall）、精确度（precision）以及全局像素点准确率。 【predict.py】将待推理的图像放在inference目录下，并直接运行预测脚本即可完成任务。 具体操作方法请参考README文件，即使是初学者也能轻松上手。