基于深度学习和Unet的肿瘤区域识别辅助诊断系统的Python代码（高分项目）.zip

简介：
本项目提供了一种基于深度学习技术与Unet模型的肿瘤区域自动识别系统，旨在提高医疗影像诊断效率及准确性。通过Python编程实现，适用于科研与临床应用。 基于深度学习图像分割Unet的肿瘤区域识别辅助诊断系统python源码（高分项目）.zip该项目是个人毕设项目的代码资源，评审得分高达97分，并经过严格调试确保能够顺利运行！此项目主要面向计算机相关专业的学生和从业者使用，适用于期末课程设计、大作业或毕业设计等。该系统以图像分割为核心技术，利用人工智能手段识别并勾画肿瘤区域，并提供有关肿瘤区域的特征信息来辅助医生进行诊断。 该项目涵盖了完整的模型构建、后端架构搭建及前端访问功能的设计与实现。医生只需通过Web界面上传CT影像文件，后台将自动使用预训练好的模型对图像中的肿瘤区域进行分割处理，随后返回勾画好肿瘤区域的新图，并提供相关的特征数据（如面积、周长和强度等）。目前该系统仅针对直肠肿瘤进行了模型的训练工作。 在技术实现方面，首先通过SimpleITK工具读取CT文件并加载相应的掩膜文件以确定具体的肿瘤位置。接下来对原始图像进行归一化处理，并生成用于训练与测试的数据集。整个项目基于PyTorch框架开发，采用交叉熵损失函数和Adam优化器来改进模型性能。网络架构选用的是U-Net结构——一种专为医学影像语义分割设计的深度学习方案，在实际应用中略有调整以适应具体需求。