Deep learning for image classification

本文汇总了多种语义分割网络,包括U-Net、SegNet、DeepLab等,提供了丰富的开源实现链接,覆盖Keras、TensorFlow、PyTorch等多个框架,是语义分割领域的全面资源指南。
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PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

### 深度学习在医学图像分析中的应用 #### 卷积神经网络(CNN) CNNs 是一种强大的工具用于医学图像分析,因为它们能够捕捉到复杂的医学影像空间依赖关系,这有助于区分性的图像分类任务[^1]。例如,在病理学中,CNN 可以被用来自动识别细胞结构并判断是否存在癌变迹象。 #### 循环神经网络(RNN) 和 长期短期记忆(LSTM) 对于时间序列数据或者需要考虑上下文信息的情况,RNN及其改进版本LSTM是非常有用的。这类模型可以在处理心脏监测信号、脑电图(EEG)等方面发挥重要作用,帮助预测疾病进展或诊断癫痫发作等事件[^3]。 #### 解决类别不平衡问题的方法 由于异常情况下的样本数量通常较少,因此存在类别不平衡的问题。为了应对这一挑战,可以通过特定的数据增强算法来增加稀有病例的数量,从而提高模型性能[^2]。 #### 泛化病灶探测器的应用实例 泛化病灶探测器(Universal Lesion Detectors),比如 DeepLesion 项目所展示的技术成果,已经被应用于全身 CT 扫描当中。该方法不仅限于某一部位而是覆盖全身体检范围内的病变检测工作,特别是针对腹部区域内的淋巴结肿大和其他类型的肿瘤进行了有效的识别与量化评估[^4]。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models def create_cnn_model(input_shape=(None, None, 1)): model = models.Sequential() # Add Convolutional Layers with ReLU activation function and MaxPooling model.add(layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape)) model.add(layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2))) model.add(layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu')) model.add(layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2))) # Flatten layer followed by Dense Layer for Classification Output model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(units=128, activation='relu')) # Final output layer depends on number of classes you want to predict. num_classes = ... # Define based on your dataset model.add(layers.Dense(num_classes, activation='softmax')) return model ``` 此代码片段展示了如何构建一个简单的 CNN 架构来进行二元或多类别的医学图像分类任务。
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