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

 

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

 

• 制作数据集：2.custom_dataset.ipynb

 

 

 

• 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

 

 

 

 

• 测试模型：5.modeltestbce.ipynb

 模型预测精度也很成功

生成的预测视频如下：

demo