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Python参与天池医疗AI大赛第一季，专注于肺部结节UNet图像分割。

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简介：
天池医疗AI大赛首届，聚焦于肺部结节的U-Net图像分割任务。该竞赛旨在通过深度学习技术，提升对肺部影像学图像中微小病灶的精准识别能力，为早期肺部疾病的诊断和治疗提供有力支持。

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  • Python-天池医疗AI竞赛首季肺部结节UNet图像分割
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    本项目参与了Python天池平台举办的首届医疗AI竞赛，专注于运用深度学习技术特别是基于UNet模型的肺部结节图像自动分割研究。 天池医疗AI大赛第一季：肺部结节U-Net图像分割
     
  • Python-天池医疗AI竞赛首季肺部结节UNet影像分割
    优质
    本项目参与了阿里巴巴天池平台举办的首届医疗AI竞赛，专注于利用Python开发基于UNet模型的肺部结节影像自动分割技术。 天池医疗AI大赛第一季：肺部结节U-Net图像分割
     
  • 天池医疗AI大赛第二赛季：肺部结节智能诊断（排名31/2887）
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    在天池医疗AI大赛第二赛季中，专注于肺部结节智能诊断项目，并取得了总排名第31名的成绩，在2887支参赛队伍中脱颖而出。 天池医疗AI大赛：肺部结节智能诊断[第二赛季]背景包括肺部原始图、肺部腐蚀图、肺部气管图、肺部2D图、肺部3D图以及肺部阈值图。任务涵盖真肿瘤、假肿瘤和絮状肿瘤的识别，同时关注小肿瘤及肺壁肿瘤。 算法执行步骤如下： - Runpython ./prepare/main.py - python ./1_train/main.py - python ./1_train/check.py - python ./1_test/main.py - python ./1_test/check.py - python ./1_test/save_csv.py - python ./2_train/create_data.py - python ./2_train/check.py 以上代码由lining在2017年9月30日创建。
     
  • Python-天池医疗AI竞赛：基于MaskRCNN的肺部结节智能检测
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    本项目参与了Python-天池医疗AI竞赛，采用先进的MaskRCNN技术进行肺部CT影像分析，致力于实现精准高效的肺部结节自动识别与定位。 Mask R-CNN在肺部结节诊断中的应用，使用TensorFlow技术，在天池医疗AI大赛中进行肺部结节智能检测（分割分类）。
     
  • 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。
     
  • 关于利用Transformer和Unet进行医疗图像分割的研究
    优质
    本研究探索了结合Transformer与Unet架构在医疗影像分割中的应用，旨在提升复杂疾病诊断的准确性和效率。通过融合两者的优点，为医学成像分析提供创新解决方案。 本段落介绍了一种新的模型——Transformer-Unet（TUnet），该模型直接在原始医学图像上应用Transformer进行预处理，而不是像传统方法那样对特征图进行操作。作者设计了一个类似于Vision Transformer的结构，并保留了Unet的解码器部分。实验结果显示，在CT82数据集上的胰腺分割任务中，相较于传统的Unet及其变体（如Attention Unet和TransUnet），TUnet在多个性能指标上都表现出更好的效果。 此外，作者还研究了不同大小补丁对模型效率的影响，并发现16×16的尺寸最为理想。该模型适用于需要高精度和鲁棒性的医疗图像分割任务，特别是临床应用中。通过提高医学影像处理的质量，TUnet能够帮助医生做出更准确的诊断并改善患者的治疗效果。 对于希望深入了解这一技术的研究人员或开发人员来说，建议重点阅读文章中的技术细节部分，尤其是Transformer如何直接应用于原始图像以及Unet解码器的工作原理。此外，在实际应用中可以参考文中提供的超参数设置和训练技巧来优化模型性能。
     
  • 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。
     
  • 天池精准医疗竞赛——糖尿病遗传风险的人工智能预测辅助（第一赛季）_tianchi-diabetes.zip
    优质
    天池精准医疗竞赛的第一赛季专注于开发人工智能模型以预测糖尿病的遗传风险，通过大数据和机器学习技术提高疾病预防的有效性。 天池精准医疗大赛——人工智能辅助糖尿病遗传风险预测第一赛季正在进行中。
     
  • 肺部划分及针对COVID-19的肺部分割数据集（含逾30000幅图像与标注）
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    本研究介绍了肺部详细划分方法，并提供了包含超过30000张图像和标注的COVID-19肺部分割数据集，为相关领域研究提供支持。 该数据集包含了超过30000张肺部图像及其对应的mask标签，主要用于肺部分割以及COVID-19感染的肺部分割研究。数据被划分为训练集、验证集和测试集三个部分，在每个目录下分别包含COVID-19、非COVID肺炎（No-COVID）及正常肺部三种类型的image与gt数据。此数据集适用于UNet、FCN等分割网络模型的训练任务。