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多器官分割的Synapse多器官数据集

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简介：
简介：Synapse多器官数据集是专为提高多器官自动分割技术而设计的一套高质量医学影像数据集，涵盖多种人体器官，适用于深度学习模型训练与验证。 To access the Synapse multi-organ dataset, follow these steps: 1. Sign up on the official Synapse website and download the dataset. 2. Convert the data to numpy format. 3. Clip the images within the range of [-125, 275]. 4. Normalize each 3D image to [0, 1]. 5. For training cases, extract 2D slices from the 3D volume. 6. Keep the 3D volumes in h5 format for testing cases.

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  • 多器官分割的Synapse多器官数据集
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    简介：Synapse多器官数据集是专为提高多器官自动分割技术而设计的一套高质量医学影像数据集，涵盖多种人体器官，适用于深度学习模型训练与验证。 To access the Synapse multi-organ dataset, follow these steps: 1. Sign up on the official Synapse website and download the dataset. 2. Convert the data to numpy format. 3. Clip the images within the range of [-125, 275]. 4. Normalize each 3D image to [0, 1]. 5. For training cases, extract 2D slices from the 3D volume. 6. Keep the 3D volumes in h5 format for testing cases.
     
  • Synapse医学图像分割数据集
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    Synapse医学图像分割数据集是一套全面的医疗影像资料集合，旨在推进自动图像分割技术的发展，尤其关注中枢神经系统的精确分析与研究。 已经处理好的png格式的Synapse医学分割数据集包含512*512大小的图片，分为train和mask两部分。其中mask文件包含了8个类别，并用像素值0到7表示。因此，在原始状态下，mask中的png图像会显示为全黑。而经过RGB映射后的label图像是为了更直观地展示标签信息，可以直接用于大多数分割模型的训练中。
     
  • 基于Unet改进的研究：引入attenUnet模块进行Synapse多器官图像语义分割的实验对比分析
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    本研究在Unet基础上创新性地引入了attenUnet模块，并进行了针对Synapse数据库中多器官图像的详细语义分割实验，通过与原模型效果比较，深入分析改进模块的优势及应用前景。 基于Unet改进系列：加入attenUnet模块对Synapse多器官图像语义分割的实验对比 本研究使用了Synapse数据集进行多器官（包括主动脉、胆囊、脾脏、左肾及右肾等）的语义分割任务，该数据集已划分成训练和验证两个部分，并存放于data目录下。 网络架构：项目中包含两种类型的神经网络模型——Unet和Attention_Unet。通过调整train脚本中的参数即可实现对比实验，默认设置为100个epoch，学习率采用cos余弦退火策略，初始值设为0.01并逐渐降至0.00001。对于大规模训练需求，可以通过修改img-size参数来适应不同规模的图像数据集。优化器选用的是AdamW。 评估指标：除了传统的精度（pixel accuracy）、召回率（recall）和F1分数外，还使用了Dice系数和交并比（IoU）作为主要评价标准。在每个训练周期结束时，模型会在训练集及验证集上进行测试，并将结果保存至runs目录下的json文件中。 推理过程：当需要对新图像进行预测时，只需将待处理的图片放置于inferenceimg文件夹内，程序会自动对其进行语义分割并生成相应的掩膜图。最终输出分为两部分——infer_get用于存放阈值处理后的结果；show则展示原始图像与对应分割效果。 实验结果显示： - Unet模型的Dice系数为0.934，IoU为0.878； - Attention_Unet模型在相同任务上取得了更佳的表现，其Dice系数达到0.952，而IoU也提高到了0.909。
     
  • 腹部15个器官分割-Unet2d-master.zip
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    这是一个使用Unet2D架构进行腹部CT图像中15种不同器官自动分割的深度学习项目。代码和预训练模型可在提供的ZIP文件中获取。 Unet2d-master 腹部15个器官分割.zip包含了用于腹部多个器官的分割工具和数据集。
     
  • 使用Transformer-Unet进行腹部多器官13类别分割的实践教程【含代码、数据集和训练成果】
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    本教程详细介绍如何利用Transformer-U-Net模型对腹部CT图像中的13种器官进行精准分割，包含详细代码、高质量数据集及训练结果展示。 腹部多脏器包含13个类别：0. 背景 1. 脾脏 2. 右肾 3. 左肾 4. 胆囊 5. 食道 6. 肝脏 7. 胃 8. 主动脉 9. 下腔静脉 10.门静脉和脾静脉 11.胰腺 12右肾上腺 13左肾上腺 训练参数使用优化器AdamW，学习率衰减策略采用余弦退火算法，损失函数为交叉熵。 train脚本会生成针对训练集、验证集的loss曲线、iou曲线、学习率变化情况以及数据可视化图像，并且在完成整个过程后输出最终和最佳权重文件。 evaluate 脚本用于评估模型性能，在测试集中计算出iou值、召回率（recall）、精确度（precision）及像素准确率等指标。训练集用于网络拟合，验证集则用来调整参数设置，而测试集的作用在于评价整个模型的效能。 predice脚本负责推理图像处理，并生成预测结果与原始图像叠加后的掩膜图。 代码中包含详细注释，方便用户自行下载查看；若需使用自己的数据进行训练，请参考README文件中的指示操作即可实现简单快捷地运行流程。在经过100个epoch的训练后，模型在测试集上的表现达到了像素准确率98.8%，平均iou为75.5%。
     
  • 使用Synapse数据集的TransUNet
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    本研究采用TransUNet模型并利用Synapse数据集进行实验，旨在探索跨模态医学图像分割的新方法，提升神经影像分析精度。 该数据集包含腹部临床CT扫描图像，并分为tran和test两个部分。每个数据集中的图片已经切分并格式化为.pnz文件。相关论文题目是《Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation》。
     
  • 基于Unet与SAM融合的提示框Prompt在腹部多器官分割中的应用：实战代码、数据集及训练成果分析
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    本研究结合Unet和SAM模型，创新性地引入了提示框Prompt机制，专门应用于腹部多器官的精确分割。通过详细的数据集处理、模型训练以及实验结果分析，展示了该方法在提高分割精度与效率方面的优越性能。文中还提供了实战代码供读者参考学习。 本项目使用PyTorch实现，结合SAM的提示框功能对腹部多脏器进行分割训练与测试。代码包含完整的训练脚本以及一个提供用户界面（UI）的单张图片推理部分，允许通过绘制边界框来完成UNet和SAM模型的联合分割操作。
     
  • 基于TransUnet与Swin-Unet的医学图像语义分割对比研究：针对腹部器官的多类别分割
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    本研究探讨了TransUnet和Swin-Unet在腹部器官多类别分割任务中的性能差异，旨在为医学影像分析提供有效算法选择。 数据集用于腹部器官多类别图像的语义分割任务，Dice系数约为0.8，IoU为0.7，存储在data目录下的训练集和验证集中。 代码支持一键运行，并提供两种网络模型供选择：TransUnet 和 Swin-Unet。学习率采用cos余弦退火算法调整，可以通过修改base-size参数来适应大尺度数据的训练需求。优化器使用了AdamW。 评估指标包括Dice系数、IoU、召回率（recall）、精确度（precision）、F1分数以及像素准确率等，代码会在每个epoch结束后对训练集和验证集进行自动评估，并将结果保存在runs目录下的json文件中。 推理阶段采用可视化界面操作：运行infer脚本后会启动本地网页服务，用户可以通过上传图片来查看模型的分割效果。