U-Net编程实战——CT影像的肿瘤分割
项目简介
本项目提供了一个用于CT影像肿瘤分割的U-Net网络实现。通过本项目，您可以学习如何使用深度学习技术对医学影像进行肿瘤区域的分割。项目详细介绍了U-Net网络的构建、训练和测试过程，并提供了相关的数据预处理方法。
内容概述
- 数据预处理：介绍了如何对CT影像数据进行预处理，包括数据集准备、图像归一化、图像裁剪等操作。
- 网络构建：详细讲解了如何使用TensorFlow 2.0的Keras框架构建U-Net网络，包括卷积模块、收缩路径和扩展路径的实现。
- 网络编译：介绍了如何配置网络的优化器、学习率、损失函数和评价函数。
- 网络训练：提供了使用fit方法进行网络训练的详细步骤，并介绍了如何设置训练的checkpoint。
- 测试评价：介绍了如何对网络进行测试和评价，包括Dice系数和准确率的计算。
使用方法
- 数据准备：下载并准备CT影像数据集，按照项目中的数据预处理方法进行处理。
- 网络构建：根据项目中的代码构建U-Net网络。
- 网络训练：使用准备好的数据集对网络进行训练。
- 测试评价：使用测试集对训练好的网络进行测试，并计算评价指标。
注意事项
- 本项目需要一定的深度学习和图像处理基础知识。
- 请确保您的TensorFlow 2.0环境已正确配置。
- 数据预处理部分可能需要根据实际情况进行调整。
参考资料
- 本项目的实现参考了CSDN博客文章《U-Net编程实战——CT影像的肿瘤分割》。
贡献
欢迎对本项目进行改进和扩展，如果您有任何建议或问题，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。