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通过改进的U-Net，实现结肠直肠息肉的检测与分割。

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简介：
通过采用改进的U-Net模型，该系统能够精确地检测并分割结肠直肠息肉。所有用于训练和测试的图像均来源于CVC-ClinicDB网站，由Bernal等人在2015年收集。研究表明，WM-DOVA图在结肠镜检查过程中能够可靠地呈现息肉的形态，并通过医生和显像图的对比验证其准确性，相关结果发表于《计算机医学成像和图形学》杂志，第43卷，第99到111页。

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  • 改进U-Net在结肠直肠息肉检测与分割中的应用: unet_polyp_segmentation
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    本研究针对结肠直肠息肉检测与分割问题，优化了U-Net模型，提升了病变区域识别精度和效率，有助于早期诊断和治疗。标题为unet_polyp_segmentation。 使用改进的U-Net进行结肠直肠息肉检测和分割的研究中，所有图像均来自CVC-ClinicDB网站。该研究由Bernal, J.、Sánchez, FJ、Fernández-Esparrach, G.、Gil, D.、Rodríguez, C. 和Vilariño, F. 在2015年发表，他们在论文中提到WM-DOVA图可以在结肠镜检查中准确显示息肉，并与医生的验证结果进行了对比。相关研究已发布在《计算机医学成像和图形学》杂志第43期上，页码为99至111。
     
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    本研究针对结肠直肠息肉的检测与分割问题，对经典U-Net模型进行了优化和改进，以提高其在医学图像处理任务中的准确性和效率。通过实验验证了改进方案的有效性，并为临床应用提供了新的技术路径。 unet_polyp_segmentation 使用改进的U-Net进行结肠直肠息肉的检测和分割。所有图像均从CVC-ClinicDB网站下载。Bernal等人（2015年）的研究表明，在结肠镜检查中使用WM-DOVA图可以准确显示息肉，其医生验证图与显着图具有较高的准确性。相关研究发表在《计算机医学成像和图形学》杂志第43期上，页码为99-111。
     
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    本研究提出了一种基于改进U-Net模型的方法，专注于提高结肠直肠息肉的自动检测和精确分割性能，以辅助临床诊断。 使用改进的U-Net进行结肠直肠息肉检测与分割的研究采用了从CVC-ClinicDB网站下载的所有图像。该研究基于Bernal, J.等人在2015年的研究成果《WM-DOVA图可在内镜检查中准确显示息肉：医生验证图与显著性图》（Computerized Medical Imaging and Graphics，43: 99-111）。
     
  • 基于改进U-Net的结肠直肠息肉检测与分割模型：unet_polyp_segmentation
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    unet_polyp_segmentation采用改进的U-Net架构，专注于提高结肠直肠息肉的自动检测和精确分割性能，助力临床早期诊断。 使用改进的U-Net进行结肠直肠息肉检测和分割。所有图像均从CVC-ClinicDB网站下载。Bernal等人（2015年）的研究表明，在结肠镜检查中WM-DOVA图能够准确显示息肉，并进行了医生验证与显著性分析，相关研究发表在《计算机医学成像和图形学》杂志第43卷的99至111页上。
     
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    本文介绍了一种基于改进型U-Net模型在结肠直肠息肉检测和分割任务上的应用，通过实验验证了其有效性和优越性。标题简称为unet_polyp_segmentation。 unet_polyp_segmentation 使用改进的U-Net进行结肠直肠息肉的检测和分割。所有图像均从CVC-ClinicDB网站下载。Bernal等人（2015年）的研究指出WM-DOVA图可在结肠镜检查中准确显示息肉：医生的验证图与显著图相比具有优势。相关研究发表在《计算机医学成像和图形学》第43期，99-111页上。
     
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    本文介绍了改进型U-Net模型在结肠直肠息肉自动检测和精确分割的应用研究，通过实验验证了该方法的有效性和优越性。标题对应的代码为unet_polyp_segmentation。 使用改进的U-Net进行结肠直肠息肉的检测和分割。所有图像均从CVC-ClinicDB网站下载。Bernal, J.，Sánchez, FJ，Fernández-Esparrach, G.，Gil, D.，Rodríguez, C. 和 Vilariño, F.(2015) 在《WM-DOVA图可在结肠镜检查中准确显示息肉：医生的验证图与显着图》一文中提到。该文章发表在计算机医学成像和图形学杂志第43期，页码为99-111。
     
  • 基于改良U-Net的结肠直肠息肉检测与分割方法：UNet_Polyp_Segmentation
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    本文提出了一种改进的U-Net模型用于结肠和直肠息肉的自动检测与精确分割，旨在提高临床诊断效率及准确性。该研究利用深度学习技术优化了医学图像处理流程。 使用改进的U-Net进行结肠直肠息肉检测和分割的研究采用了从CVC-ClinicDB网站下载的所有图像。这项研究由Bernal, J.、Sánchez, FJ、Fernández-Esparrach, G.、Gil, D.、Rodríguez, C. 和Vilariño, F.（2015年）在论文《WM-DOVA图可在结肠镜检查中准确显示息肉：医生的验证图与显着图》中提出，该研究发表于《计算机医学成像和图形学》，第43期，页码99至111。
     
  • img-segm:基于MRI的结肠直肠癌图像分割
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    img-segm项目致力于开发基于MRI技术的先进算法，用于精确地对结肠直肠癌相关影像进行自动分割，旨在提高癌症诊断与治疗规划的准确性和效率。 结肠直肠癌是一种大肠的恶性肿瘤，由组成结肠肠道的一种细胞不受控制地增殖引起。在西方国家，它在女性癌症中仅次于乳腺癌，在男性癌症中排名第三，仅低于肺癌和前列腺癌。因此，放射线成像技术中的图像分析特别有用，尤其是在通过应用专门设计的算法识别感兴趣区域（ROI）时。这一过程也被称为分段处理，并且可以手动、半自动或全自动完成。本项目的目标是对磁共振（MR）结肠直肠癌图像进行自动化分割。
     
  • 结直肠息肉的医学影像数据集
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    本数据集包含了丰富的结直肠息肉医学影像资料，旨在为相关疾病的诊断和研究提供精准的数据支持。 Kvasir数据集包含1000张息肉图像，这些图像的尺寸在332×487到1920×1072之间，并且每个图像中的息肉区域大小及形状各异。 CVC-ColonDB数据集由来自结肠镜检查中采集的15个不同序列中的380张图片组成，所有这些图片尺寸均为574×500。 CVC-ClinicDB数据集则包含了从25段结肠镜视频提取出的612张图像，每一张图像的大小都是384×288。 CVC-300包含有60张息肉样本图片，这些图片尺寸统一为574×500。 ETIS数据集是从34个不同的结肠镜检查视频中提取了196张图像组成的，所有这些图像的大小均为1225×966。