毕业设计：深度学习之MRI数据集预处理
项目简介
本资源文件提供了用于毕业设计的MRI数据集预处理代码和相关操作指南。该资源文件详细介绍了如何对MRI数据集进行合并、裁剪以及重命名等操作，为深度学习模型的训练提供了高质量的数据预处理方案。
内容概述
- MRI简介：简要介绍了MRI（磁共振成像）的基本原理和应用。
- MRI数据集获取：提供了两种获取MRI数据集的方法，包括从公开数据库ADNI获取和作者免费分享的数据集。
- MRI数据集预处理：详细描述了MRI数据集的预处理步骤，包括标签的合并及重命名、数据的裁剪、数据增广等操作。
- 预处理代码：提供了完整的Python代码实现，展示了如何使用Python进行MRI数据集的预处理。
- Keras网络结构：简要介绍了如何使用Keras构建基于MRI的网络结构，并承诺后续会更新更多网络结构和训练模型。
使用说明
- 数据集获取：
- 方法一：从ADNI数据库注册账号并申请下载MRI数据集。
- 方法二：使用作者提供的免费数据集链接进行下载。
- 数据预处理：
- 按照代码中的步骤进行MRI数据集的合并、裁剪和重命名操作。
- 代码中提供了详细的注释，帮助用户理解每一步的操作。
- 网络结构构建：
- 参考代码中的Keras网络结构构建部分，后续会更新更多网络结构和训练模型。
注意事项
- 请确保在运行代码前安装所需的Python库，如numpy、nibabel等。
- 数据集的获取和预处理过程可能需要一定的时间，请耐心等待。
联系作者
如有任何问题或需要进一步的技术支持，请通过QQ：404125822 联系作者。
通过本资源文件，您可以轻松完成MRI数据集的预处理工作，为深度学习模型的训练打下坚实的基础。希望本资源对您的毕业设计有所帮助！