PyTorch医学图像肝脏语义分割代码
简介
本资源文件提供了一个基于PyTorch的医学图像肝脏语义分割的训练和预测代码。该代码实现了使用U-Net模型对肝脏CT影像进行语义分割，能够有效地从医学图像中提取肝脏区域。
功能特点
- U-Net模型：采用经典的U-Net架构，适用于医学图像分割任务。
- 训练代码：包含完整的训练流程，支持自定义数据集。
- 预测代码：提供预测功能，可以对新的CT影像进行肝脏区域的分割。
- 数据集处理：支持对医学图像数据集进行预处理和加载。
使用方法
- 数据准备：
- 将肝脏CT影像数据集放置在指定目录下。
- 确保数据集格式符合代码要求。
- 训练模型：
- 运行训练脚本，开始训练U-Net模型。
- 训练过程中会保存模型权重文件。
- 预测结果：
- 使用训练好的模型对新的CT影像进行预测。
- 预测结果将以图像形式输出。
依赖环境
- Python 3.x
- PyTorch
- NumPy
- OpenCV
- Matplotlib
参考文献
- 详细实现和原理请参考文章：[pytorch]医学图像之肝脏语义分割(训练+预测代码)
致谢
感谢CSDN博主提供的代码和数据集，本资源文件基于其工作进行了整理和优化。