U-Net：大脑MRI海马体语义分割
简介
本资源文件提供了关于U-Net网络在大脑MRI图像中海马体语义分割的详细实现和应用。U-Net是一种在医疗领域进行语义分割时效果优异的深度学习网络结构，特别适用于处理医学图像数据。
内容概述
- 数据集：
- 大脑MRI数据集源于Kaggle平台，包含100个病人的大脑MRI图像。
- 每张MRI图像对应的海马体分割结果存储在文件夹中。
- 从原数据集中随机抽取150张大脑MRI图像及其对应的分割结果图像，作为实验数据集。
- 自定义Dataset：
- 在Pytorch中，通过DataLoader完成数据的批量导入。
- 继承Dataset类并实现自定义数据集，关键代码包含数据增强和图像处理。
- 构建U-Net网络：
- U-Net网络由4个下采样层、4个上采样层以及若干卷积层构成。
- 卷积单元、下采样层和上采样层的定义和实现。
- 训练与预测：
- 定义数据加载函数，将数据集封装入DataLoader。
- 训练函数和预测函数的实现，包括网络训练和预测结果的存储。
使用说明
- 数据准备：
- 下载并解压数据集，确保数据集路径正确。
- 根据需要调整数据增强和预处理步骤。
- 网络训练：
- 运行训练脚本，设置合适的超参数（如学习率、批量大小等）。
- 监控训练过程中的损失变化，调整模型参数以优化性能。
- 预测与评估：
- 使用训练好的模型进行预测，生成海马体分割结果。
- 评估预测结果的准确性，进行必要的调整和优化。
依赖环境
- Python 3.x
- Pytorch
- OpenCV
- NumPy
贡献
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许可证
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