a721867783的博客

通过切片和提取，我们获取了肺癌的恶性程度评级，这些评级在1到5之间。我们将大于3的评级归类为恶性，小于3的评级归类为良性。为了让模型更好地理解这些标签，我们用1表示良性，0表示恶性，最后将标签数据转换为one-hot编码格式。这个模型的输入是来自三个不同角度的图像和对应的标签。这些矩阵随后被堆叠，并放入一个列表中，以便于深度学习模型的读取和处理。该函数会返回模型的结构以及模型训练的记录信息。模型的评估我们首先使用了，分类模型训练的损失函数和准确率来评估模型的训练过程。之后我们还会介绍模型的评估的其他指标。

通过对医学影像数据集（LIDC-IDRI）的处理，我成功地实现了病灶定位和特征提取。首先，我读取了DICOM文件并将其转换为图像体积数组。然后，对每个扫描进行了病灶注释的聚类和一致性合并，生成了病灶的掩模和边界框。接着，从每个方向提取了中心切片，并调整为50x50大小的图像，这些图像可以用于训练机器学习模型。这些处理步骤对医学影像分析和疾病诊断具有重要意义，为科研项目和临床应用提供了基础。处理后的数据不仅可以用于开发新的分析算法，还能为医生提供辅助诊断工具。