数据挖掘实战-基于Pytorch深度学习的脑肿瘤分类识别

已于 2025-02-25 12:51:06 修改
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分类专栏： 数据挖掘实战合集 文章标签： python 数据挖掘 深度学习 人工智能
于 2023-07-07 12:42:39 首次发布
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文章探讨了使用深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），对脑肿瘤图像进行识别和分类的实验。实验旨在提高识别准确性，评估模型鲁棒性，并对比不同深度学习架构的性能。通过训练和验证，模型能辅助医生进行更精确的诊断，提高医疗效率。

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基于深度学习的脑肿瘤图像分类识别系统设计与实现
laoman456的博客
04-05 175
本课题旨在设计一个基于深度学习的脑肿瘤图像分类识别系统，通过卷积神经网络对脑部MRI图像进行分类识别，帮助医生进行辅助诊断。通过系统设计与实现，探索深度学习在医学图像分类中的应用，推动脑肿瘤的早期诊断和治疗。以下是一个简单的实现，包括了数据预处理、模型设计、训练和评估的过程。此实现使用 TensorFlow 和 Keras。这个简单的脑肿瘤图像分类识别系统基于深度学习中的卷积神经网络（CNN）进行训练，使用 TensorFlow/Keras 库来实现模型。
深度学习100例 | 第35天：脑肿瘤识别
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脑肿瘤识别，毕设找上门来了！
【计算机科学】【2016.05】脑肿瘤分类的深度学习研究
weixin_42825609的博客
09-25 1043
本文为美国范德比尔特大学（作者：Justin Paul）的硕士论文，共29页。 为了学习复杂的模式，深度学习已经被成功地应用于有监督的分类任务中。本研究的目的是应用这一机器学习技术来分类不同类型肿瘤的大脑图像：脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体。图像数据集包含233名患者，其中的3064幅脑图像为脑膜瘤、胶质瘤或垂体瘤。图像为轴面（横面）、冠状面（正面）或矢状面（侧面）的T1加权对比增强MRI（CE-MR...
【MRI脑肿瘤】【代码＋数据集+中文注释】医学图像分类，使用3种深度学习网络，pytorch框架
05-10
1、 数据集：155张脑部肿瘤切片MRI图像与98张正常MRI图像，以9：1的比例划分训练集验证集 2、 代码通过3种不同深度学习神经网络（AlexNet/LeNet/ResNet）实现肿瘤图像的2分类（有无肿瘤）; ResNet部分采用迁移学习方法使用已有的模型，显著提高分类效果 3、 代码简洁易懂，上传时已测试保证全部能够跑通，可在该代码基础上改进并迁移到自己的数据中；注释详细，如训练文件中注明： """ 该文件用于训练模型（AlexNet/LeNet） 通过修改以下几处可切换两个网络的训练： 1、 #此处选择网络，可选LeNet或者AlexNet net = AlexNet(num_classes=2, init_weights=True) #net = LeNet(num_classes=2) 2、 #此处设置模型训练完成后的路径与名称 save_path = './AlexNet.pth' #save_path = './LeNe """ 本代码来源于本人学习过程当中测试总结，适合初学者入门；分享给大家，共同学习！
[深度学习论文学习笔记]多模态融合的深度学习脑肿瘤检测方法
Slientsake的博客
06-24 3749
多模态融合的深度学习脑肿瘤检测方法 论文：http://www.photon.ac.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=22355 摘要：针对目前传统方法脑肿瘤检测准确率低的问题，提出一种基于深度学习的三维脑肿瘤检测方法.首先将不同模态的脑肿瘤磁共振成像影像进行融合，获取不同模态下的脑肿瘤病灶三维空间特征；然后在卷积层和池化层之间增加实列归一化层，提高网络的收敛速度，缓解过拟合的问题；并对损失函数进行改进，采用加权损失函数加
多模态融合的深度学习脑肿瘤检测方法.pdf
08-18
多模态融合的深度学习脑肿瘤检测方法.pdf
2025年 课程设计 机器学习&深度学习实战案例,含有python代码和教程 (4月10日已更新1179篇)
sybh的博客
10-05 8645
10月促销价99.9,适合初学python机器学习深度学习的学生,从入门到精通,专栏内含有讲解,每篇文章都含有对应的代码,会持续更新,更新至千篇案例,已经更新六百多个项。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于弱监督学习的目标检测（下）
qq_36130719的博客
09-22 1318
目录 基于回归的弱监督目标检测算法 4.1弱监督学习下的回归问题 4.1.1回归中伪标签生成的难点分析 4.1.2弱监督目标检测中提议框筛选算法的不足 4.2加入回归的弱监督目标检测算法 4.2.1目标检测任务中边界框回归策略 4.2.2加权的自训练网络损失函数 4.2.3改进的基于评分的提议框筛选算法 4.2.4回归中伪标签的生成算法 4.3实验结果及分析 4.3.1消融实验 4.3.2实验结果 4.3.3回归方法与注意力方法的对比分析与讨论 本文在第三章提出的弱监督目标检测算法主要通过融入注意力机制来
AI人工智能深度学习算法：在医学影像识别中的应用
SuperAGI2025
02-10 1690
AI人工智能深度学习算法：在医学影像识别中的应用 关键词：医学影像识别,深度学习算法,卷积神经网络,医学图像处理,医疗影像分析,计算机视觉 1. 背景介绍 1.1 问题由来
深入研究AI人工智能领域的分类标准
最新发布
AI天才研究院
04-24 549
人工智能作为一门跨学科领域，其技术体系和应用场景日益复杂多样。建立科学合理的分类标准对于AI研究、开发和应用具有重要意义。系统梳理AI领域现有的主要分类方法分析不同分类标准的技术基础和适用场景提出多维度的综合分类框架探讨分类标准在实际项目中的应用价值研究范围涵盖从基础理论到产业应用的完整AI技术栈，包括机器学习、深度学习、知识表示、自然语言处理、计算机视觉等核心技术领域。首先介绍AI分类的背景和意义然后详细分析各种分类标准及其技术基础接着通过具体案例展示分类标准的应用。
脑肿瘤分类：对三种类型的脑肿瘤进行分类
02-04
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基于深度学习的肿瘤辅助诊断系统 .zip
03-18
以图像分割为核心，利用人工智能完成肿瘤区域的识别勾画并提供肿瘤区域的特征来辅助医生进行诊断。有完整的模型构建、后端架设、工业级部署和前端访问功能。TensorRT、PyTorch 、OpenCV 、Flask、Vue 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种前沿的计算机科学技术，其核心目标是通过模拟、延伸和拓展人类智能来构建智能机器与系统。它融合了计算机科学、数学、统计学、心理学、神经科学等多个学科的知识，并利用深度学习、机器学习等算法，使计算机能够从数据中学习、理解和推断。 在实际应用中，人工智能体现在诸多领域：如机器人技术，其中机器人不仅能执行预设任务，还能通过感知环境自主决策；语言识别和语音助手技术，如Siri或小爱同学，它们能理解并回应用户的语音指令；图像识别技术，在安防监控、自动驾驶等领域实现对视觉信息的精准分析；自然语言处理技术，应用于搜索引擎、智能客服及社交媒体的情感分析等。 此外，专家系统能够在特定领域提供专业级建议，物联网中的智能设备借助AI优化资源分配与操作效率。人工智能的发展不断改变着我们的生活方式，从工作场景到日常生活，智能化正以前所未有的方式提升生产力、便捷性和生活质量，同时也在挑战伦理边界与社会规则，促使我们重新审视人与技术的关系及其长远影响。
基于深度学习的肿瘤辅助诊断系统源码+项目说明.zip
05-15
基于深度学习的肿瘤辅助诊断系统，以图像分割为核心，利用人工智能完成肿瘤区域的识别勾画并提供肿瘤区域的特征来辅助医生进行诊断。有完整的模型构建、后端架设、工业级部署和前端访问功能。TensorRT、PyTorch 、OpenCV 、Flask、Vue 系统以图像分割为核心，利用人工智能完成肿瘤区域的识别勾画并提供肿瘤区域的特征来辅助医生进行诊断。有完整的模型构建、后端架设和前端访问功能。 医生只需通过web上传ct图像文件，后台就会使用训练好的模型进行肿瘤区域的分割，然后将勾画好肿瘤区域的图像返回，还有肿瘤区域的一些特征（如面积、周长、强度等），并且提供前几次诊断的特征数据并绘制成图表进行对比来辅助医生诊断。 环境 Python : PyTorch 1.10.0 , OpenCV , Flask , TensorRT 8.5.1.7 Vue , Vue CLI Node : axios , ElementUI , ECharts Chrome（内核版本60以上）
基于深度学习的肺部肿瘤检测方法.pdf
08-19
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pytorch 语义分割-医学图像-脑肿瘤数据集的载入模块
12-21
由于最近目标是完成基于深度学习的脑肿瘤语义分割实验，所以需要用到自定义的数据载入，本文参考了一下博客：https://blog.youkuaiyun.com/tuiqdymy/article/details/84779716?utm_source=app，一开始是做的眼底图像分割，由于使用的是DRIVE数据集，所以数据量很少，之前也是按照上面这篇博客标注了关于图片id的txt文件，但是这次是应用在kaggle脑肿瘤数据集上，kaggle脑肿瘤数据集百度云下载连接：链接：https://pan.baidu.com/s/12RTIv-RqEZwYCm27Im2Djw  提取码：tave  数据量挺大，再完全按
基于深度学习的肿瘤辅助诊断系统的设计
分享毕业设计的案例和论文
04-14 1110
该系统是一个基于深度学习的肿瘤辅助诊断系统，以图像分割为核心，利用人工智能完成肿瘤区域的识别勾画并提供肿瘤区域的特征来辅助医生进行诊断。系统包括模型构建、后端架设和前端访问功能，提供图像分割、特征提取、辅助诊断和诊断结果展示等功能。系统运行环境为Python3.6: PyTorch, OpenCV, Flask，Vue, Vue CLI，Node: axios，ElementUI，ECharts，Chrome（内核版本60以上）。本文介绍了一个基于深度学习的肿瘤辅助诊断系统的设计和实现。
使用深度学习构建脑肿瘤分类器
深度学习与计算机视觉
09-26 3177
介绍深度学习常常出现在我们的日常生活中。在现代社会中，我们的生活方式出现了各种变化，例如自动驾驶汽车、谷歌助理、Netflix 推荐、垃圾邮件检测等等。同样，深度学习在医疗保健领域也得到了发展，我们使用深度学习模型通过核磁共振扫描检测脑肿瘤，使用肺部 X 射线检测 covid 等 。脑肿瘤是一种严重的疾病，每年记录的病例超过 100 万例。如果一个人患有脑肿瘤，则使用核磁共振成像 (MRI) 扫描...
论文笔记 | 基于深度学习的乳腺转移瘤识别（Deep Learning for Identifying Metastatic Breast Cancer）
kangdk 视其所以，观其所由，察其所安。
10-11 9445
文章提出了一种基于深度学习的前哨淋巴结节点转移瘤识别方法。文章使用数百万组织切片训练深度卷积神经网络，进行正常切片与肿瘤切片的切片级预测。之后，结合切片预测结果生成肿瘤概率热力图，对热力图进行后处理，完成基于幻灯片的分类任务和肿瘤定位任务。文章所提出的系统以接近人类的准确率赢得了2016年Camelyon 挑战大赛。最终，将深度学习预测结果与病理学家诊断结果相结合，从而显著减小了病理学家的错误率。
Mamba yolo
02-12
### Mamba 和 YOLO 的融合及其应用 #### Mamba 主干网络简介 Mamba主干网络源自论文《Mamba-UNet：用于医学图像分割的类似UNet的纯视觉Mamba网络》[^1]。该网络专为高精度医学图像分割设计，具有强大的特征提取能力。其架构借鉴了UNet的设计理念，在保持高效的同时提升了模型性能。 #### YOLO 对象检测框架概述 YOLO (You Only Look Once) 是一种实时对象检测算法，能够快速准确地识别图片中的多个目标物体[^2]。最新版本YOLOv8引入了一系列创新机制来增强检测效果，包括但不限于改进后的骨干网络、优化损失函数以及更有效的数据预处理方法等。 #### 结合两者优势的新一代模型——Yolo-Mamba 为了进一步提升YOLO系列模型的表现力，《Mamba-UNet：用于医学图像分割的类似UNet的纯视觉Mamba网络》提出了一种全新的思路：采用Mamba作为YOLOv8的替代主干网，从而创建出名为Yolo-Mamba的新颖架构。这种组合不仅继承了原有系统的速度优势，还显著增强了对于复杂场景的理解能力和细节捕捉水平。 ```python import torch.nn as nn class YoloMamba(nn.Module): def __init__(self, num_classes=80): super(YoloMamba, self).__init__() # 定义Mamba主干网络层 self.backbone = MambaBackbone() # 后续头部和其他组件... ```
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