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基于PyTorch和Unet的MRI肝脏图像分割代码及数据集.zip

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简介：
本资源提供基于PyTorch框架和Unet模型的MRI肝脏图像分割代码与相关数据集，适用于医疗影像处理研究与开发。 基于Pytorch+Unet进行MRI肝脏图像分割的源码及数据集需要以下环境配置：Python >= 3.7, opencv-python, Pillow == 7.0.0, torch == 1.4.0, torchsummary == 1.5.1, torchvision == 0.4.2。

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  • 基于PyTorch和Unet的MRI肝脏图像分割代码及数据集.zip
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    本资源提供基于PyTorch框架和Unet模型的MRI肝脏图像分割代码与相关数据集，适用于医疗影像处理研究与开发。 基于Pytorch+Unet进行MRI肝脏图像分割的源码及数据集需要以下环境配置：Python >= 3.7, opencv-python, Pillow == 7.0.0, torch == 1.4.0, torchsummary == 1.5.1, torchvision == 0.4.2。
     
  • 基于PyTorch和Unet的MRI肝脏图像分割代码及数据集（适用于毕业设计）.zip
    优质
    本资源包提供基于PyTorch框架下的Unet模型实现的MRI肝脏图像自动分割代码与相关训练数据集，特别适合进行深度学习项目或毕业设计研究。 基于PyTorch+Unet进行MRI肝脏图像分割的源码及数据集（毕业设计）.zip 主要针对计算机相关专业的毕设学生以及需要项目实战练习的学习者。该项目同样适用于课程设计或期末大作业，包含全部项目源码，并且经过严格调试确保可以直接运行。
     
  • 毕业设计：利用PyTorch和Unet进行MRI肝脏图像分割的源码、数据集及文档
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    本项目采用PyTorch框架与U-Net模型，针对MRI肝脏影像实施高效精准的自动分割。项目资源包括详尽代码、标注数据集及相关技术文档。 毕业设计项目基于PyTorch框架结合Unet模型进行MRI肝脏图像分割。该项目包含详细的源代码、数据集以及文档，并且所有代码都配有注释以便新手理解使用。此项目获得了98分的高分，导师评价非常积极，是完成毕业设计、期末大作业或课程设计的理想选择。下载后只需简单部署即可开始使用。
     
  • 基于Unet-MobileNet的腹部肝脏图像分割实战代码【含完整代码和数据集等】
    优质
    本项目提供了一套基于Unet-MobileNet模型进行腹部肝脏图像自动分割的实战教程与代码实现，包含详尽的数据预处理、模型训练及评估步骤，并附有开源代码和数据集。 基于Unet-Mobilenet的腹部肝脏图像分割实战代码提供了完整的数据集及训练脚本，并增加了新的评估指标如loss、iou、dice、recall以及precision及其对应的平均值（mean）。此外，还生成了各类别的曲线图与平均值的曲线图（针对训练集和验证集）。 该项目使用LIver数据集进行模型训练。经过100个epoch后，验证集中各指标如下： - 精确率 (Precision): [0.9846, 0.9590] - 召回率 (Recall): [0.9958, 0.8642] - IoU: [0.9805, 0.8334] - Dice系数: [0.9901, 0.9092] 平均值为： - 平均精确率 (Mean Precision): 0.9718 - 平均召回率 (Mean Recall): 0.9300 - 平均Dice系数 (Mean Dice): 0.9497 - 平均IoU: 0.9070 如需使用自己的数据集进行训练，可以参考项目中的readme文件。
     
  • 心脏分割在MRI图像中 - 数据集
    优质
    本数据集专注于心脏分割技术在磁共振成像（MRI）中的应用研究，提供详细的MRI图像及对应的心脏标注信息。旨在促进医学影像分析领域的学术交流和技术进步。 MRI图像中的心脏分割涉及使用特定的数据集进行研究和分析。相关的数据集文件包括Heart Segmentation in MRI Images_datasets.txt 和 Heart Segmentation in MRI Images_datasets.zip。这些资源对于开展基于MRI的心脏区域自动识别与标注的研究非常有用。
     
  • 基于PyTorch的UNet语义分割汽车图像训练代码及数据集
    优质
    本项目提供了一个使用PyTorch实现的UNet模型，专门用于对汽车图像进行语义分割。包括预处理后的汽车图像数据集和详细的训练代码，旨在促进自动驾驶领域的研究与开发。 U-Net是一种专为图像分割设计的卷积神经网络（CNN）架构，由欧洲的一位计算机视觉博士生Olaf Ronneberger及其团队在2015年提出。最初用于生物医学领域的医学图像分割任务，后来被广泛应用于其他领域。 该模型的名字来源于其独特的U形结构：编码器部分负责捕获输入图像的全局信息，并逐渐降低空间分辨率；而解码器则通过上采样操作逐步恢复细节，同时保持高阶特征的信息。这种设计使得网络能够更好地理解并保留局部和整体之间的联系，在像素级语义分割任务中表现出色。 U-Net的一个关键特性是采用了跳跃连接（skip connections），它将编码器中的某些层与解码器对应位置的层相连，从而促进了低层次细节信息与高层次上下文特征的有效结合。这种机制增强了模型对图像局部结构的理解能力，并提高了整体分割精度和鲁棒性。 总体而言，U-Net通过其独特的架构设计，在处理复杂的医学影像和其他类型的图像数据时展现出了卓越的能力。
     
  • 基于U-net的肝脏图像分割.pdf
    优质
    本文探讨了利用U-Net模型进行肝脏图像自动分割的方法，通过改进神经网络架构和训练策略以提高分割精度与效率。 这篇学位论文对机器学习在肝脏Dicom图像分割领域的初学者非常有帮助。它详细介绍了整个流程以及网络的建立过程，非常适合深度学习新手阅读。
     
  • 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及UNet++的细胞图像医学图像分割Python代码.zip
    优质
    本资源提供基于UNet和UNet++网络架构的细胞图像分割的Python实现代码。适用于医疗影像处理的研究与应用开发。 该Python项目基于UNet和UNet++模型实现了细胞图像的医学图像分割功能，并已通过导师指导及评审获得高分（99分）。此代码完整且易于运行，适合计算机相关专业的大三学生作为毕业设计或课程作业使用。对于需要实战练习的学习者来说，这也是一个很好的实践项目选择。