Medical-image-seg:医学影像分割（毕设）

简介：
Medical-image-seg项目旨在通过开发高效的算法和技术来实现精准的医学影像自动分割，为临床诊断和治疗提供有力支持。此项目是本科毕业设计的一部分，专注于提高图像处理技术在医疗领域的应用效果。 医学图像段网段网络架构参考文件：《一百层提拉米苏：用于语义分割的全卷积密集网络》 作者为Simon Jégou、Michal Drozdzal、David Vazquez、Adriana Romero 和 Yoshua Bengio。 输入尺寸为512x512，首先使用7x7转换和2x2向下采样到256x256。接着通过2x2最大池化下采样至128x128。输出大小是128x128，并且经过插值恢复为512x512。 致密块率设定为24，层功能图筛选转换数据库的输入尺寸设置为512x512，空值转换数量设为0。在尺寸变为256x256时使用7x7卷积和最大池化下采样至128x128。 具体细节如下： - 最大池化：从 128x128 到 48，然后进行 DB1 操作得到 120 个特征图； - 经过 TD1 后尺寸变为64x64，特征图为120； - 再次最大池化后进入DB2操作，尺寸为64x64时有240个特征图； - 最终经过TD2处理到32x32的大小，并保持了 240 的特征数量。