基于U-Net网络的医学病理识别目标检测 数据分析 完整代码+数据 毕业设计 可直接运行

已于 2023-03-18 16:52:24 修改
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分类专栏： 机器学习案例分享 文章标签： 目标检测 U-Net 医学病理识 数据分析
于 2023-03-18 16:30:36 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/129638794
本文介绍了一个使用U-Net网络进行医学病理识别目标检测的项目，提供了完整的数据分析和代码资源。项目视频演示可在B站找到，数据和代码可在优快云文库获取。
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实战26：基于U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation实现目标检测 模型在Pytorch当中的实现
01-29 403
基于U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation实现目标检测 模型在Pytorch当中的实现
基于深度学习的肠镜图像（息肉、肿瘤）检测
weixin_42380711的博客
08-18 2820
我们提出了UNet++，一种新的，更强大的医学图像分割架构。我们的架构本质上是一个深度监督的编码器-解码器网络，其中编码器和解码器子网络通过一系列嵌套的密集跳过路径连接。重新设计的跳过路径旨在减少编码器和解码器子网络的特征映射之间的语义差距。我们认为，当来自解码器和编码器网络的特征映射在语义上相似时，优化器将处理一个更容易的学习任务。我们将UNet++与U-Net和宽U-Net架构在多个医学图像分割任务中进行了比较：胸部低剂量CT扫描中的结节分割，显微镜图像中的核分割，腹部CT扫描中的肝脏分割--
基于U-Net深度学习的肿瘤识别检测（肠胃息肉检测）
weixin_42380711的博客
08-21 1692
U-Net 结构是一种专为快速而精准地分割生物医学图像而设计的卷积神经网络（CNN）。最初，它是针对生物医学图像分割任务而开发的，例如电子显微镜堆栈中的神经结构。然而，其多功能性和有效性使其在生物医学应用之外的各种图像分割任务中得到了广泛应用。U-Net 以非常高的数据效率著称，这意味着即使训练数据有限，它也能产生良好的结果。该架构旨在产生高分辨率的输出，使其非常适合需要识别图像中细节的任务。虽然最初是为了生物医学图像分割而开发的，但 U-Net 已成功地适应了各种其他类型的图像分割任务。
U2-Net-显著目标检测（SOD）
bemy1008的博客
01-26 1635
转自： https://blog.csdn.net/xuzz_498100208/article/details/109912302 论文：https://arxiv.org/pdf/2005.09007.pdf 代码：https://codeload.github.com/NathanUA/U-2-Net/zip/master U2net是基于unet提出的一种新的网络结构，同样基于encode-decode，作者参考FPN，Unet，在此基础之上提出了一种新模块RSU(ReSidual U-block
Unet分割直肠肿瘤图像
独醉的博客
05-13 1万+
最近做了一个关于分割直肠肿瘤的项目，用的是Unet模型，从一开始就遇到了许许多多的问题，比如读dcm图像的问题，训练结果全黑或全灰的问题，但功夫不负有心人，经过几个星期的调试，最终终于得到了还不错的结果。下面想给大家分享一下我的源码，并说明一下相关问题的解决方法。 我会分块对代码进行分析，为了大家调试方便，只需要将我的代码块从上到下连起来就可以正常运行了。 所依赖的库 import cv2 fro...
U-Net 算法详解
weixin_45303602的博客
12-19 4760
U-Net 是为语义分割任务开发的。当神经网络接受图像作为输入时，我们可以选择一般性地分类对象或按实例分类。我们可以预测图像中包含的对象（图像分类），所有对象的位置（图像定位/语义分割），或个别对象的位置（对象检测/实例分割）。下图显示了这些计算机视觉任务之间的差异。为了简化问题，我们仅考虑一个类别和一个标签的分类。在分类任务中，我们输出一个大小为 k 的向量，其中 k 是类别的数量。在检测任务中，我们需要输出定义边界框的向量 x、y、高度、宽度、类别。
基于U-net的MRI膀胱肿瘤与膀胱壁边缘检测（高准确率）
首先从标题来看，“基于U-net和MRI图像的膀胱壁边缘以及膀胱肿瘤检测”明确指出了该项目的核心技术路线：采用U-net网络结构处理MRI医学图像，目标是完成两个关键任务——一是识别并分割出膀胱壁的边界轮廓，二是检测...
深度学习U-net模型在细胞纹路检测中的应用研究
资源摘要信息:"基于U-net深度学习语义分割-细胞纹路检测" 一、研究背景与意义 1. 人工智能在生物医学领域的应用 人工智能技术，尤其是深度学习，已经成为推动生物医学研究和临床诊断的重要力量。在细胞学研究中，...
基于深度学习的医学影像图像识别系统本科毕设
04-30
好的，我现在需要处理用户关于基于深度学习的医学影像图像识别系统的本科毕业设计请求。首先，用户之前已经问过相关问题，现在可能是在寻求更详细的指导或资料。根据用户提供的系统级指令，我需要确保回答结构清晰，...
目标检测经典模型（RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN）
weixin_40182179的博客
03-07 1555
转载自：https://my.oschina.net/u/876354/blog/1787921 目标检测是深度学习的一个重要应用，就是在图片中要将里面的物体识别出来，并标出物体的位置，一般需要经过两个步骤： 1、分类，识别物体是什么 2、定位，找出物体在哪里 除了对单个物体进行检测，还要能支持对多个物体进行检测，如下图所示： 这个问题并不是那么容易解决，由于物体的尺寸变化范围很大、摆放角度多变、姿态不定，而且物体有很多种类别，可以在图片中出现多种物体、出现在任意位置。因此，目标检测是一个比较复杂的问
100+医学影像数据集集锦
linhandev
11-06 4万+
医学影像数据集集锦 前言 本项目的目标是整理一个医学影像方向数据集的列表，提供每个数据集的基本信息，并对其中License允许的提供不限速下载。项目按照数据集关注的器官对其进行分类。需要整理的数据集很多，我们十分期待大佬们为项目作出贡献。 如果您发现项目已有的内容中有任何错误（包括但不限于md格式问题，网址失效，数据错误，简介信息补充等），可以通过Pull/Request进行修正。 如果您想用的数据集没有出现在列表中，请按照模板提交Issue，并尽量详细地描述数据集信息。我们会尽快添加，若License允
opencv目标检测与识别（传统的目标检测方法）
weixin_43955530的博客
06-18 6万+
目标检测用来确定图像的某个区域是否含有要识别的对象，计算机视觉中有很多目标检测和是别的技术，这里介绍： 梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient，HOG），图像金字塔（image pyramid），滑动窗口（sliding window） 与特征检测算法不同，这些算法是互补的，在梯度直方图（HOG）里面会用到滑动窗口技术。 1.HOG 梯度直方图 HOG描述符：HO...
CVPR2019目标检测方法进展综述
weixin_38883095的博客
07-15 351
https://blog.csdn.net/SIGAI_优快云/article/details/88687747 双塔战术（PANet）http://tongtianta.site/paper/1184
CVPR 2018 目标检测（Object Detection）总览
阿木寺的博客
07-21 3589
http://www.tongtianta.site/group?group_id=1 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/80784147 《An Analysis of Scale Invariance in Object Detection - SNIP》 arXiv：https://arxiv.org/abs/1711.0...
object-detection
Elag的专栏
05-14 1679
awesome-object-detection Awesome Object Detection based on handong1587 github（https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/object-detection.html，https://github.com/amusi/awesome-object-dete...
基于深度学习的目标检测算法及其在医学影像中的应用
愿十四亿神州尽舜尧
08-24 4万+
（自己写的，需要转载请联系作者，或者标明出处呀，欢迎加微信交流：wx604954） 摘要：目标检测是计算机视觉中一个重要问题，在行人跟踪、车牌识别、无人驾驶等领域都具有重要的研究价值。近年来，随着深度学习对图像分类准确度的大幅度提高，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。本文介绍了目前发展迅猛的深度学习方法在目标检测中的最新应用进展，然后介绍了基于深度学习的目标检测算法在医学图像领域的应...
CVPR2018 目标检测（object detection）算法总览
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CVPR2018上关于目标检测（object detection）的论文比去年要多很多，而且大部分都有亮点。从其中挑了几篇非常有意思的文章，特来分享。 1、cascaded RCNN 论文：Cascade R-CNN Delving into High Quality Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/1712.00726 代码链接：h...
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NumPy 提供了多种数据持久化（Persistence）方式，用于高效地保存和加载数组数据。根据数据规模、结构复杂度、跨平台需求等不同场景，可选择不同的方法。基础二进制/文本保存（.npy.npz.txt结构化数组（Structured Arrays）与记录数组（Record Arrays）内存映射（Memory Mapping）—— 处理超大文件其他读写方式（如 HDF5、Pickle 等）# 定义结构化 dtype('name', 'U10'), # Unicode 字符串，最长10字符。
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本文介绍了商务数据分析与可视化的核心概念和方法。主要内容包括：1) 格式塔视觉原理及其六大原则（相似、临近、连续、闭合、图形背景、连接）；2) 数据分析基础概念，如混淆矩阵评价指标（准确度、精确度、召回率、F1值）、方差与偏差分析；3) Gartner分析价值模型和数据分析流程；4) 关联规则分析中的支持度、置信度、提升度计算方法；5) 回归分析类型及评价指标（判定系数、均方误差）。文章系统梳理了从数据可视化原理到各类分析方法的理论基础和应用要点。
基于U-Net的眼底医学图像语义分割模型
U-Net是一种专为医学图像分割任务设计的卷积神经网络（CNN）架构，最初由Olaf Ronneberger等人于2015年在论文《U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation》中提出。该模型因其卓越的性能和...
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