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使用MONAI框架和UNet网络对KiTS19数据集的医学CT图像进行分割任务的Python代码及项目文档.zip

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简介：
本资料包包含基于MONAI框架与UNet模型针对KiTS19数据集开展肾脏肿瘤CT影像分割任务的完整Python代码及详细项目说明。 【资源说明】1. 该资源包括项目的全部源码，下载后可以直接使用！2. 本项目适合作为计算机、数学、电子信息等相关专业的课程设计、期末大作业或毕业设计项目，作为参考资料学习借鉴。3. 如果需要实现其他功能，则需能看懂代码，并且热爱钻研，自行调试。 【任务】：利用MONAI框架中的UNet网络完成KiTS19数据集的肾脏和肿瘤分割任务。 在MONAI框架中提供了多种预设模型（如UNet、UNetr等），只需直接引入所需网络即可进行训练。 #### 文件描述 - **目录结构** - UNet：原始代码及注释文件 - BasicUNet：basicUNet相关实现与资源 **BasicUNet 目录下包含以下内容** 1. `basicunet.py`：网络的训练脚本。 2. `check_best_crop.py`：使用分割效果最佳图像，展示并保存器官分割结果。 3. `check_pro_pict.py`：查看未处理的原始图像及其标签，并进行可视化与存储操作。 4. `find_best_cut.py`：查找最优切割方案以提高模型性能，同时生成相关图表用于评估。 5. `plot.py`：通过读取先前保存的数据重新绘制训练过程中的分割精度及损失函数变化曲线，并将其输出为文件形式。 6. `read_dir.py`：遍历指定路径下的所有数据目录并转换成JSON格式以便后续处理和管理。 7. `result_analysis.py`：针对测试集进行多器官的分割准确度计算与评估。 **其他资源** - dataset: 源数据存放位置 - pictures: 图像存储区域，用于存放生成的各种图表及可视化结果等 - results: 训练完成后模型参数保存目录

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  • 使用MONAI框架和UNet网络对KiTS19数据集的医学CT图像进行分割任务的Python代码及项目文档.zip
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    本资料包包含基于MONAI框架与UNet模型针对KiTS19数据集开展肾脏肿瘤CT影像分割任务的完整Python代码及详细项目说明。 【资源说明】1. 该资源包括项目的全部源码，下载后可以直接使用！2. 本项目适合作为计算机、数学、电子信息等相关专业的课程设计、期末大作业或毕业设计项目，作为参考资料学习借鉴。3. 如果需要实现其他功能，则需能看懂代码，并且热爱钻研，自行调试。 【任务】：利用MONAI框架中的UNet网络完成KiTS19数据集的肾脏和肿瘤分割任务。 在MONAI框架中提供了多种预设模型（如UNet、UNetr等），只需直接引入所需网络即可进行训练。 #### 文件描述 - **目录结构** - UNet：原始代码及注释文件 - BasicUNet：basicUNet相关实现与资源 **BasicUNet 目录下包含以下内容** 1. `basicunet.py`：网络的训练脚本。 2. `check_best_crop.py`：使用分割效果最佳图像，展示并保存器官分割结果。 3. `check_pro_pict.py`：查看未处理的原始图像及其标签，并进行可视化与存储操作。 4. `find_best_cut.py`：查找最优切割方案以提高模型性能，同时生成相关图表用于评估。 5. `plot.py`：通过读取先前保存的数据重新绘制训练过程中的分割精度及损失函数变化曲线，并将其输出为文件形式。 6. `read_dir.py`：遍历指定路径下的所有数据目录并转换成JSON格式以便后续处理和管理。 7. `result_analysis.py`：针对测试集进行多器官的分割准确度计算与评估。 **其他资源** - dataset: 源数据存放位置 - pictures: 图像存储区域，用于存放生成的各种图表及可视化结果等 - results: 训练完成后模型参数保存目录
     
  • 基于Keras和Unet的医学图像分割代码及数据集+项目操作指南.zip
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    该压缩包包含一个使用Keras框架和U-Net架构进行医学图像分割的完整项目资源，包括预处理过的数据集、训练好的模型以及详细的项目操作指南。 基于Keras+Unet实现医学图像分割源码、数据集及项目运行操作说明.zip 【文件介绍】 - datatrain：包含训练用的数据集，其中10%作为验证集。 - datarest：测试集，包括predict, predict1和predict11三个子目录，分别存储三次预测的结果。 - datatest：课程设计要求的预测图片。 【项目运行步骤】 进入unet文件夹: ``` cd pathtounet ``` 安装所需依赖库： ``` pip3 install -r environment.txt ``` 执行程序： ``` python3 name.py ``` `name.py`脚本包含以下模块： 1. data.py: 负责准备用于训练的数据集。 2. unet_model.py: 定义了UNet模型结构。 3. train.py: 用于训练模型的代码。 4. predict.py和predict_rest.py: 分别对datateatimage、datarestimage中的图片进行分割，并将结果保存到datatestpredict和datarestpredict目录中。 5. see.py: 输入文件路径，查看.nii格式的医学图像。
     
  • 基于UNet及UNet++的细胞图像医学图像分割Python代码.zip
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    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。
     
  • 使用PyTorch编写UNet网络进行图像分割
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    本项目采用Python深度学习框架PyTorch实现经典的UNet网络模型，致力于解决生物医学图像中的精确分割问题，提升图像处理效率与精度。 使用PyTorch实现UNet网络进行图像分割训练，并应用于Kaggle上的Carvana Image Masking Challenge中的高清图像处理任务。
     
  • 毕业设计：利用PyTorch和Unet进行MRI肝脏图像分割的源码、数据集及文档
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    本项目采用PyTorch框架与U-Net模型，针对MRI肝脏影像实施高效精准的自动分割。项目资源包括详尽代码、标注数据集及相关技术文档。 毕业设计项目基于PyTorch框架结合Unet模型进行MRI肝脏图像分割。该项目包含详细的源代码、数据集以及文档，并且所有代码都配有注释以便新手理解使用。此项目获得了98分的高分，导师评价非常积极，是完成毕业设计、期末大作业或课程设计的理想选择。下载后只需简单部署即可开始使用。
     
  • 使用Keras框架调整图像分割的UNET卷积神经网络（基于Python）
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    本项目采用Python编程语言和Keras深度学习库，通过微调UNet模型实现高效的图像分割任务。 在Keras框架中对用于图像分割的卷积神经网络“UNET”进行修改。
     
  • 利用Python进行遥感图像语义分割：Deeplab V3+与Unet模型的应用及源码、文档和数据集
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    本项目运用Python实现基于Deeplab V3+和Unet模型的遥感图像语义分割，提供详尽代码、文档以及相关数据集。 本资源内的项目代码已经经过测试并成功运行，在确保功能正常后才上传，请放心下载使用。 1. 该资源适合计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等）的在校学生、老师或企业员工学习，也适用于初学者进阶学习。此外，它也可以作为毕业设计项目、课程设计作业以及项目初期演示材料。 2. 如果您有一定的基础，在此基础上进行修改以实现其他功能也是可行的选择，并且可以用于毕设、课设或者作业等用途。 下载后请务必先查看README.md文件（如有），仅供学习参考之用，切勿将其应用于商业目的。
     
  • UNET图像分割数据集.zip
    优质
    本资料包包含了一个用于训练和评估图像分割模型的UNET专用数据集，适用于医疗影像分析、自然场景理解等领域。 UNet图像分割数据集.zip
     
  • 【MRI图像分割】使用U-net和PyTorch的医学图像分割代码及数据集（含中文注释），可直接运行
    优质
    本项目提供基于U-net架构与PyTorch框架的MRI图像分割代码，包含详细中文注释和数据集，便于研究者快速上手使用。 使用U-net进行医学图像分割并计算Dice系数的Jupyter Notebook笔记本格式文档详细介绍了从模型搭建到训练再到预测的全过程，并且可以逐步运行学习。代码中附有详细的中文注释，该内容来源于本人的学习总结，欢迎下载共同学习！