问题之记录2021-04-13

最新推荐文章于 2025-04-27 14:42:40 发布
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分类专栏： 医学图像分割 文章标签： 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ray7777777777/article/details/115666870
本文探讨了BraTS数据集的特点，如何处理其包含的四个扫描类型，并关注TransUNet在医疗图像分割中的适用性。讨论了Synapse和左肾数据集的类型区别，以及如何使用TransUNet原始数据和集成的代码进行实验。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、BraTS数据，4个扫描类型一起搞的吗？不能单独拿出一个去搞吗？那么一个seg文件怎么对应4个文件，seg里面放了啥

2、之前的Synapse数据集应该是没分类型

3、这个左肾数据集应该也没分类型?

4、TransUNet里面的数据能用在这个上吗，都是一个类型的

5、TransUNet的原生数据能获得吗

6、还有集成的一些分割代码

学长说一些不明白的python代码，可以在命令行处，自己举一些例子自己试试

Synapse医学分割数据集
03-04
已经处理好的png格式的Synapse医学分割数据集，图片512*512。数据结构为train与mask。mask中含有8个类分别用像素值0-7表示，所以mask中的png显示全黑，mask_rgb是经过rgb映射后的label图像。可直接用于大部分分割模型训练。
js代码-时间字符串反转换，如： 2021-04-04 13:34:33 => 20210404133433 2021-04-04 => 20210404 13:34:33 => 133433
07-16
这个场景中提到的任务是将标准的时间格式转换为特定的格式，例如将"2021-04-04 13:34:33"转换成"20210404133433"，或者将"2021-04-04"转换为"20210404"，以及将"13:34:33"转换为"133433"。这样的转换可能在数据存储...
[深度学习论文笔记]A Volumetric Transformer for Accurate 3D Tumor Segmentation
Slientsake的博客
03-22 4838
A Volumetric Transformer for Accurate 3D Tumor Segmentation 用于精确三维肿瘤分割的体积Transformer Published: 2021 Pattern Recognition on November 01, 2021 论文：https://arxiv.org/abs/2111.13300 代码：https://github.com/himashi92/VT-UNet 摘要：   提出了一种用于3D医学图像分割的Transformer架构。为体
TransUnet Synapse 数据集共享
zy的博客
10-28 4865
Synapse 数据集共享
TransUNet使用的Synapse数据集下载
gitblog_06729的博客
04-27 490
TransUNet使用的Synapse数据集下载 【下载地址】TransUNet使用的Synapse数据集下载 本资源仓库提供专为TransUNet模型训练的Synapse数据集，包含腹部临床CT扫描图像，为医学图像分割任务提供高质量数据支持。数据集分为训练和测试两部分，已切分并转换为.pnz文件格式，方便直接使用。该数...
Synapse数据集，将腹部多器官的标签单独提取出来，自成一个nii.gz格式文件，在这里一个原始标签文件可以提出13个器官子文件
qq_44504069的博客
03-10 4347
Synapse数据集，将腹部多器官的标签单独提取出来，自成一个nii.gz格式文件，在这里一个原始标签文件可以提出13个器官子文件
【免费下载】 Synapse医学分割数据集：开启精准医疗的新篇章
gitblog_09716的博客
09-07 6021
Synapse医学分割数据集：开启精准医疗的新篇章 【下载地址】Synapse医学分割数据集 本仓库提供了一个已经处理好的Synapse医学分割数据集，所有图像均为512x512像素的PNG格式。数据集的结构包括`train`和`mask`两个部分。`mask`文件夹中包含了8个类别的分割标签，分别用像素值0-7表示。由...
Pipeline-Trigger-2021-04-13T07-18-28.052Z:为工具链创建
04-13
标题中的“Pipeline-Trigger-2021-04-13T07-18-28.052Z:为工具链创建”暗示了这是一个关于持续集成（CI）或持续部署（CD）流程的项目，其中“Pipeline Trigger”可能指的是自动化构建或测试的触发器。日期和时间戳...
WebIDE-UISimpleTC-2021-04-02T21-13-19.922Z-github:为工具链创建
04-03
【标题】"WebIDE-UISimpleTC-2021-04-02T21-13-19.922Z-github:为工具链创建"揭示了一个项目，它涉及到Web集成开发环境（IDE）的用户界面（UI）简单测试用例的创建。这个项目可能是为GitHub上的某个工具链建立的，...
建筑施工组织2021-04-消防保卫.doc
05-19
在建筑施工过程中，消防保卫是...综上所述，建筑施工组织2021-04-消防保卫文档详细规定了从前期审批、组织机构设置、责任制落实到具体操作层面的消防管理措施，旨在构建一个全面、有效的消防防护体系，保障施工安全。
【免费下载】 Synapse医学分割数据集
gitblog_09794的博客
09-07 1630
Synapse医学分割数据集 【下载地址】Synapse医学分割数据集 本仓库提供了一个已经处理好的Synapse医学分割数据集，所有图像均为512x512像素的PNG格式。数据集的结构包括`train`和`mask`两个部分。`mask`文件夹中包含了8个类别的分割标签，分别用像素值0-7表示。由于像素值较低，`mas...
synapse
03-26
Apache Synapse是一个简单且高效的ESB，Web服务中介和SOA框架。 它可以非常简单地作为服务网关或HTTP代理添加到您的现有网络中。 一旦Apache Synapse调解了您的服务请求，它就可以执行许多功能，包括路由，负载平衡，转换和协议切换。 Apache Synapse可用于构建企业服务总线（ESB）或面向服务的体系结构（SOA）。 通过基于Apache Axiom的流XML设计，Apache Synapse被设计为支持非常快速的XML路由。 此外，使用完全异步的体系结构和基于Java NIO的非阻塞IO可以确保Synapse的开销非常低，并且可以扩展以支持数千个并发客户端而不会丢失消息。https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/synapse/1.1.2/
Synapse 数据下载
hh5187的博客
04-23 3343
点击账户，进入Account Settings, 下拉进入到Personal Access Tokens。2. python 代码下载数据。复制密钥，输入到下面代码中。1. 获取用户token。
【图像分割】使用np.where()实现多类别图像分割可视化
McGregorWwww的博客
12-18 7001
目录 背景 方法 背景 相比采用表格化数据定量分析，可视化是分割任务定性分析的主要手段。 在多类别图像分割任务中，往往会涉及两种及以上的颜色，一种常用的方法就是使用RGB色彩填充分割target。 最简单的实现方法就是两次for循环遍历图像，逐个像素进行填充，但这种方式耗时较长，采用np.where()等numpy高级函数可以有效加速，缩短程序运行时间。 方法 以腹部器官数据集Synapse为例，其中包含除去背景一类的8类器官（aorta、gallbladder、liver……），这种情
医学图像分割的基准：TransUnet（用于医学图像分割的Transformer编码器）器官分割
Henry的博客
08-05 8768
TransUnet是一种用于医学图像分割的深度学习模型。它是基于Transformer模型的图像分割方法，由AI研究公司Hugging Face在2021年提出。医学图像分割是一项重要的任务，旨在将医学图像中的不同结构和区域分离出来，以便医生可以更好地诊断和治疗疾病。传统的医学图像分割方法通常使用基于卷积神经网络（CNN）的方法，但这些方法在处理大量图像数据时可能存在一些限制，如需要大量标注数据、对图像中小目标的分割效果不佳等。
【亲测免费】 synapse多器官数据集分割
gitblog_06734的博客
04-23 904
synapse多器官数据集分割 【下载地址】synapse多器官数据集分割 synapse多器官数据集是一款专为医学图像分割研究打造的高质量3D图像数据集，涵盖多种器官的精确标注数据。通过提供原始数据、处理后的numpy格式数据以及训练和测试样本，该数据集为开发与评估多器官分割算法提供了坚实基础。研究人员可从3D图像中提...
15、中科院、苏州高等院、上交、哈工大共同提出MobileUtr：属于医学图像分割领域的饥饿游戏
mantoudamahou的博客
12-08 2490
4家单位于四日前2023.12.4 ，发表于arXiv《Electrical Engineering and Systems Science》期刊，由于AI模型尤其是深度学习模型的强大，也在医学图像分类识别中得到应用，例如：各种癌症早期的诊断、药物靶向辅助治疗等。但是由于此类方向是医工交叉学科，能够构建DL模型并有能力独自分析处理稀少而更加珍贵的(相对于EEG等生物信号)病理医学图像数据的人才更加稀少而珍贵，目前国内各个大型医院发表了众多相关的DL模型处理此类图像的数据，目前国内做的很好的有：解放军301
（新SOTA）UNETR++：轻量级的、高效、准确的共享权重的3D医学图像分割
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qq_45807235的博客
03-05 1万+
UNETR++：轻量级的、高效、准确的共享权重的3D医学图像分割高效配对注意(EPA)块，该块使用一对基于空间和通道注意的相互依赖的分支来有效地学习空间和通道方面的判别特征
Transuent数据集--Synapse数据集
lgc050900的博客
11-13 3058
Transunet论文中的数据集
INSERT INTO s_stock VALUES (1, 1, '海飞丝洗发水', 65.00, 87, 22000, '2022-04-07', '2022-04-27', 20,1), (2, 1, '海飞丝洗发水', 65.00, 52, 22001, '2022-04-07', '2022-04-19', 10,2), (3, 2, '黑人牙膏', 18.00, 20, 22003, '2021-12-12', '2022-01-17', 20,2), (4, 3, '丹姿护发素', 29.00, 103, 22003, '2020-11-07', '2020-11-11', 88,3), (5, 4, '蓝月亮洗衣液', 49.00, 64, 22002, '2021-05-01', '2021-06-18', 50,1), (6, 5, '洁柔抽纸', 69.00, 200, 22004, '2022-01-01', '2022-04-03', 180,5), (7, 6, '洗面奶', 38.00, 370, 22005, '2022-02-16', '2022-05-27', 108,6), (8,7, '护手霜', 25.00, 123, 22002, '2021-10-01', '2021-11-11', 108,4), (9, 8, '太谷饼', 15.00, 103, 22004, '2021-11-01', '2021-12-11', 18,7), (10, 9, '可口可乐', 4.00, 223, 22000, '2022-10-01', '2022-11-11', 208,6), (11, 10, '电动牙刷', 125.00, 323, 22001, '2021-09-01', '2021-09-11', 128,5), (12, 11, '香蕉', 5.00, 456, 22000, '2022-09-01', '2022-10-11', 356,4), (13, 12, '草莓', 25.00, 234, 22003, '2022-02-01', '2022-02-11', 134,3); 为什么插入不进去？
最新发布
06-13
当插入的记录违反了表中的主键约束时（即插入的值与现有记录的主键值重复），SQL 执行将失败。主键必须是唯一的，且不能为 NULL[^4]。 #### 3. 违反唯一性约束 如果目标列定义了唯一性约束（UNIQUE），而插入的值...
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