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计算机视觉-02-利用U-Net进行肝脏肿瘤分割（含数据及代码）

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简介：
本教程详细介绍如何使用U-Net模型对医学图像中的肝脏肿瘤进行精确分割，并提供相关数据集和完整代码。 该任务分为三个阶段进行： 1. 第一阶段是分割出腹部图像中的肝脏区域，作为第二阶段的ROI（感兴趣区域）。 2. 第二阶段使用上述ROI对原图进行裁剪处理，非ROI部分变为黑色，并以此为输入来进一步识别并分割出肝脏内部的肿瘤。 3. 最后，在第三阶段中采用随机场模型进行优化处理。

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  • 计算机视觉-02-利用U-Net进行肝脏肿瘤分割（含数据及代码）
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    本教程详细介绍如何使用U-Net模型对医学图像中的肝脏肿瘤进行精确分割，并提供相关数据集和完整代码。 该任务分为三个阶段进行： 1. 第一阶段是分割出腹部图像中的肝脏区域，作为第二阶段的ROI（感兴趣区域）。 2. 第二阶段使用上述ROI对原图进行裁剪处理，非ROI部分变为黑色，并以此为输入来进一步识别并分割出肝脏内部的肿瘤。 3. 最后，在第三阶段中采用随机场模型进行优化处理。
     
  • LITS2017肝脏肿瘤分割竞赛数据集
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    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。
     
  • LITS2017肝脏肿瘤分割竞赛数据集.txt
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    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。
     
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    《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。
     
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    本文件提供LITS2017肝脏肿瘤分割竞赛的数据集百度云下载链接，适用于医学图像处理和机器学习研究者。 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。由于文件较大无法上传，请在资料到期或链接失效时通过私信联系我以获取更新信息。
     
  • 基于深度学习的肝脏肿瘤分割实战（一）.pdf
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    本PDF教程详解了利用深度学习技术进行肝脏肿瘤自动分割的方法和实践步骤，适合医学影像分析领域的初学者参考。 基于深度学习的肝脏肿瘤分割 实战(一）.pdf 这篇文章详细介绍了如何利用深度学习技术进行肝脏肿瘤的自动分割。通过结合医学影像数据与先进的神经网络模型，该文档为研究人员及医疗工作者提供了一套完整的解决方案和技术指导，帮助他们更准确地识别和定位肝脏中的异常区域。
     
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    简介：LiTS数据集专为肝肿瘤分割设计，提供包含肝脏、肿瘤和背景三类别的CT切片图像及其对应标注，并附有可视化工具。 项目包含：肝肿瘤分割（LiTS）切片【包括切片后的数据集（3类别）、标签文件、可视化代码】 其中mask中的1表示肝脏区域、2表示肿瘤区域，0为背景部分，请参考classes.txt文件以获取更多细节。 该数据集由LITS的冠状面图像切分而成，共包含从131个病例中提取出的数据。为了便于分割操作，在进行切片时已去除ROI（感兴趣区域）不足5%的部分。mask灰度值为0、1和2的阈值图，图片与标签分别以jpeg和png格式存储，并提供了可视化代码用于观察mask。 数据集分为训练集和测试集： - 训练集包括images目录中的10937张图片及masks模板目录下的对应数量的mask图片； - 测试集中则有4686张图像及其对应的相同数量的标签。