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肝癌分割:MICCAI 2019病理学大赛-PAIP2019

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简介:
肝癌分割:MICCAI 2019病理学大赛-PAIP2019是于2019年在MICCAI会议上举办的国际性竞赛,专注于利用AI技术提高肝脏肿瘤病理图像的自动分析与分割精度。 为了使用该代码,请确保安装以下软件包: ```shell $ sudo apt-get install openslide-tools $ sudo apt-get install libgeos-dev $ pip install -r requirements.txt ``` 预处理步骤如下: 1. 下载并解压缩幻灯片:下载所有50张压缩的幻灯片和两个csv文件,将它们放在`./data/SourceData`目录下。然后通过运行以下命令来解压这些文件: ```shell $ cd preprocess $ python unzip_slides.py ``` 所有的幻灯片将会被解压到`./data/LiverImages`。 2. 检查分割蒙版:为了直观地了解肿瘤的外观,可以通过运行下面这段代码生成带有相应幻灯片图像与蒙版并排视图: ```shell $ python check_mask.py ``` 此外还提供了一种算法来定位载玻片中真实组织边界。

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客服
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  • MICCAI 2019-PAIP2019
    优质
    肝癌分割:MICCAI 2019病理学大赛-PAIP2019是于2019年在MICCAI会议上举办的国际性竞赛,专注于利用AI技术提高肝脏肿瘤病理图像的自动分析与分割精度。 为了使用该代码,请确保安装以下软件包: ```shell $ sudo apt-get install openslide-tools $ sudo apt-get install libgeos-dev $ pip install -r requirements.txt ``` 预处理步骤如下: 1. 下载并解压缩幻灯片:下载所有50张压缩的幻灯片和两个csv文件,将它们放在`./data/SourceData`目录下。然后通过运行以下命令来解压这些文件: ```shell $ cd preprocess $ python unzip_slides.py ``` 所有的幻灯片将会被解压到`./data/LiverImages`。 2. 检查分割蒙版:为了直观地了解肿瘤的外观,可以通过运行下面这段代码生成带有相应幻灯片图像与蒙版并排视图: ```shell $ python check_mask.py ``` 此外还提供了一种算法来定位载玻片中真实组织边界。
  • LITS2017脏肿瘤数据集
    优质
    LITS2017是专为肝脏和肝肿瘤分割设计的比赛数据集,旨在推动医学影像分析领域的自动化技术进步。该数据集包含详细的标注信息,支持研究者开发更精确的肿瘤检测算法。 LITS2017肝脏肿瘤分割挑战数据集包含深度学习使用的永久下载链接。
  • GA.zip_canny算子_v53基因版_matlab_脏_
    优质
    本项目采用MATLAB实现基于Canny算子的图像边缘检测技术,针对v53基因型肝脏进行精准分割,适用于医学影像分析。 在肝脏图像分割应用中,可以使用遗传算法(GENE)来寻找最优的阈值,并结合Canny算子进行边缘检测。这种方法能够有效地提高肝脏图像的分割精度。
  • LITS肿瘤数据集-Codalab医影像挑战
    优质
    简介:LITS肝肿瘤分割数据集挑战赛是在Codalab平台上举办的医学影像分析竞赛,旨在通过机器学习方法提高肝脏和肝内肿瘤自动分割的准确性。 如果无法访问Google,可以尝试其他替代方案。
  • LITS2017脏肿瘤数据集.txt
    优质
    这段文档涉及的是一个名为LITS2017的数据集,专门用于肝脏和肿瘤的分割竞赛。此数据集为研究人员提供宝贵的资源,助力提高算法在医疗影像分析中的精度与效率。 LITS2017肝脏肿瘤分割挑战数据集包含百度网盘的永久下载链接,适用于深度学习研究。由于数据量较大无法上传,请在资料到期后通过私信或邮件联系我以获取更新的数据。电子邮件地址为:baiducloud@example.com。请注意,我会第一时间补发相关资料。
  • 脏的医图像语义
    优质
    《肝脏的医学图像语义分割》专注于利用先进的计算机视觉技术对肝脏及其病灶在医学影像中的精确识别与区分,旨在提高疾病诊断和治疗规划的准确性和效率。该研究结合深度学习算法优化图像处理流程,为临床提供有力工具支持。 最近在学习医学图像中的肝脏语义分割,并且使用了UNet框架。我在一篇博客里找到了相关的代码和数据集链接,经过几天的调试终于成功运行了。下面分享一下调试过程中遇到的一些问题。 首先,在这篇博客中提供了数据集下载地址,只需要通过百度网盘下载即可。训练集包含400个图像文件及对应的400个标签文件;验证集则包括20个图像和相应的20个标签。 其次,关于代码部分,博主提供的链接里只有数据集而没有具体的代码内容。因此我手动复制了相关代码,并将其分为四个主要组成部分: 1. UNet结构 其他部分内容未列出,具体可以参考原文说明。感谢这位博主的分享与支持。
  • 脏及肿瘤的深度习方法:Liver-Tumor-Segmentation
    优质
    《Liver-Tumor-Segmentation》介绍了一种基于深度学习技术的创新算法,专门用于提高肝脏及其内部肿瘤的自动分割精度。该研究旨在通过改进医学图像处理技术来辅助临床诊断和治疗规划。 在该项目中,使用级联的U-net架构来分割肝脏和肝肿瘤。这是一项正在进行的工作,在此仓库中介绍了基本网络结构。项目使用的数据集来自LITS挑战提供的数据集。要求安装pytorch和opencv库。
  • MICCAI 2019左心室医图像数据集...
    优质
    该数据集为MICCAI 2019会议专门设计,涵盖多种心血管疾病患者的高质量左心室影像资料。旨在促进心脏病学中自动分割算法的研究与开发。 该数据集来自MICCAI 2019挑战赛。包含的文件有leftventricleimage_test_datasets.zip 和 TestData_LVQuan19_Description.pdf。
  • MICCAI 2019 - 会议论文集 第四部.pdf
    优质
    该文档为MICCAI 2019会议论文集第四部分,收录了在国际医学图像计算与计算机辅助介入大会上的最新研究成果和学术论文。 2019年MICCAI会议论文集 part-1 包括计算机辅助诊断等内容。