Advertisement

医学图像分割与ISIC 2016皮肤癌图像分割训练数据集（适用于Unet）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：RAR

简介：
本项目专注于医学图像分割技术，并利用ISIC 2016皮肤癌图像数据集进行模型训练和验证，特别适合用于改进和发展U-Net网络结构在皮肤病灶自动检测与分割的应用。 这是一个皮肤黑色素测试数据集，适用于医学图像分割领域，并且适合初学者复现代码和实战使用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 医学图像分割与ISIC 2016皮肤癌图像分割训练数据集（适用于Unet）
    优质
    本项目专注于医学图像分割技术，并利用ISIC 2016皮肤癌图像数据集进行模型训练和验证，特别适合用于改进和发展U-Net网络结构在皮肤病灶自动检测与分割的应用。 这是一个皮肤黑色素测试数据集，适用于医学图像分割领域，并且适合初学者复现代码和实战使用。
     
  • ISIC 2016皮肤病变图像分割的公开数据集
    优质
    简介：ISIC 2016提供的皮肤病变图像分割数据集，旨在促进皮肤疾病自动诊断技术的发展，包含大量标记清晰的皮肤病变图像。 ISIC 2016皮肤病变图像分割公开数据集包含了900张训练图片及其对应的标签，以及379张测试图片及其标签（也可以自行划分训练集与测试集）。对于刚开始接触图像分割领域的科研新手来说，这是一个非常重要的数据集。此外，在深度学习模型的应用中也非常常见。初学者必备的数据集！
     
  • ISIC 2018皮肤病变图像的分割公开数据集
    优质
    该数据集为ISIC 2018挑战赛提供的皮肤病变图像分割资源，包含大量标注清晰的皮肤病例图片，旨在促进计算机辅助诊断技术的发展与应用。 ISIC 2018皮肤病变图像分割公开数据集包含1886张训练图片及其对应的标签，以及808张测试图片及其标签（也可自行划分训练集与测试集）。对于刚开始接触图像分割领域的科研新手来说，这是一个非常必要的数据集。此外，在深度学习模型的应用中也十分常用。
     
  • ISIC 2017皮肤病变图像分割的公开数据集
    优质
    简介：ISIC 2017数据集是针对皮肤病变图像分割的公开资源，包含大量标记样本，旨在促进皮肤病学领域的计算机视觉研究与应用。 ISIC 2017皮肤病变图像分割公开数据集包含1500张训练图片及其对应的标签，以及650张测试图片及其标签（也可以自行划分训练集与测试集）。这个数据集是科研新手进入图像分割领域的必备资源，也是深度学习模型常用的数据库。对于初学者来说，这是一个非常必要的数据集。
     
  • UNET图像分割数据集.zip
    优质
    本资料包包含了一个用于训练和评估图像分割模型的UNET专用数据集，适用于医疗影像分析、自然场景理解等领域。 UNet图像分割数据集.zip
     
  • 基于Unet技术的皮肤病医学图像自动分割系统-DL00366
    优质
    DL00366是一款创新的皮肤病医学图像处理工具，采用先进的Unet技术实现高效精准的自动分割功能，助力皮肤科诊断与研究。 在医学影像处理领域，Unet技术已被广泛应用于图像分割任务，尤其是在皮肤疾病的诊断与研究方面展现出高精度的区域划分能力，有助于医生更准确地识别病灶。Unet是一种专门针对医学图像分割设计的卷积神经网络架构，特别适合于不平衡样本的数据集。 基于Unet技术开发皮肤病图像自动分割系统具有重要的实际应用价值。由于皮肤病种类多样且不同疾病的表征在皮肤上差异细微，容易导致误判。通过使用自动化图像分割技术可以提高诊断的速度与准确性，并减轻医务人员的工作负担。该系统的研发通常需要大量皮肤病的训练数据来优化模型性能。 具体而言，在开发过程中首先对收集到的数据进行预处理，包括标准化和增强等步骤以提升模型泛化能力和鲁棒性；然后利用这些经过处理后的图像训练Unet模型，涉及特征提取、分割及损失函数优化等多个技术环节。完成初步的训练后需通过大量测试数据验证系统的有效性。 系统设计中用户界面的设计同样重要。一个简洁高效的用户界面能够使医生或使用者更加便捷地输入图像信息并即时获得分析结果；同时该平台还可以提供交互功能，如手动调整分割线以应对复杂情况下的临床需求。 此外，在技术不断进步及医疗数据库持续扩大的背景下，系统需要定期更新和维护来保证其诊断准确性和适应性。随着人工智能领域的快速发展以及医学数据的积累增加，基于Unet的技术将在未来的皮肤病诊疗领域发挥更加重要的作用。
     
  • 肺部医学图像分割数据集（含训练与测试部分）
    优质
    本数据集专为肺部医学影像分割设计，包含详细的训练及测试样本，旨在推动相关领域的研究进展。 项目包含肺分割数据（包括训练集和测试集）。 数据集为256*256分辨率下的肺部分割图。分割的前景包括左肺、右肺等，标签的mask图像中前景区域被标记为255以便于观察。 该数据集分为训练集与测试集： - 训练集中包含6849张图片及其对应的6849个掩码（masks）。 - 测试集中则有1712张图片和相应的1712个掩码图像。 此外，项目还提供了一个用于可视化分割结果的脚本。该脚本能随机选取一张图，并展示其原始图像、GT图像以及在原图上的GT蒙板效果，并将生成的结果保存至当前目录下。
     
  • Synapse医学图像分割数据集
    优质
    Synapse医学图像分割数据集是一套全面的医疗影像资料集合，旨在推进自动图像分割技术的发展，尤其关注中枢神经系统的精确分析与研究。 已经处理好的png格式的Synapse医学分割数据集包含512*512大小的图片，分为train和mask两部分。其中mask文件包含了8个类别，并用像素值0到7表示。因此，在原始状态下，mask中的png图像会显示为全黑。而经过RGB映射后的label图像是为了更直观地展示标签信息，可以直接用于大多数分割模型的训练中。
     
  • Skin-Cancer-Segmentation: 利用ISIC数据集通过Mask-RCNN进行皮肤癌分类与分割
    优质
    本研究利用ISIC数据集，采用Mask-RCNN模型对皮肤癌图像进行精确分类和分割，旨在提高皮肤癌诊断的准确性和效率。 使用ISIC数据集对皮肤癌进行Mask-RCNN分类和分割的步骤如下： 1. **下载数据集**：执行 `python3 download_archive.py -s` 命令以获取整个档案文件。 2. **目录结构**： 数据应按照以下方式组织： ``` Data/ ├── Images/ (包含 .jpg 文件) ├── Descriptions/ (包含 json 文件) └── Segmentation/ (包含 .png 文件) ``` 3. **安装依赖项**：运行 `pip3 install -r requirements.txt` 命令。 4. **创建模型**：执行命令 `python3 main.py` 创建模型。 5. **下载Coco模型**（具体步骤请参照官方文档）： 6. **测试模型**：使用 `python3 test.py` 指令进行测试。 最终结果将包括原始图片、分类后的图像以及经过分割处理的图像。