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unet医学肺部ct图分割简单记录

UNet医学图像分割

说明：

  • 本项目采用pytorch——gpu——cuda11.6
  • 本项目用的UNet网络架构

unet医学肺部ct图分割简单记录_第1张图片 

一、硬件：

  • Windows GPU

二、软件环境安装：

  • pytorch
  • Nibabel

三、用法：

  • 医学数据采集为kaggle的官网新冠肺炎ct图
  • 数据预处理：1.img_preprocess.ipynb

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  • 制作数据集：2.custom_dataset.ipynb

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 unet医学肺部ct图分割简单记录_第5张图片

 

  • 训练模型：4.modeltrainbce.ipynb

注：此过程使用pytorch gpu训练了十四个小时得到

卷积定义训练200个epoch

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unet医学肺部ct图分割简单记录_第7张图片

 

unet医学肺部ct图分割简单记录_第8张图片

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  • 测试模型：5.modeltestbce.ipynbunet医学肺部ct图分割简单记录_第10张图片

 模型预测精度也很成功

生成的预测视频如下：

demo

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他