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基于深度学习图像分割Unet的肿瘤区域识别辅助诊断系统python源码(含模型构建、后端架设和前端访问功能).zip 【项目说明】 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。 实现过程: 图像分割->特征提取->辅助诊断->诊断结果展示 整个系统采取前后分离的方案,确保足够轻量,低耦合。后端采用Python的Flask库,能与AI框架更好的结合,使得系统能更高内聚。 目录 功能 uploads 直接上传目录 tmp/ct dcm文件副本目录 tmp/image dcm读取转换为png目录 tmp/mask 预测结果肿瘤掩膜目录 tmp/draw 勾画肿瘤后处理结果目录
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基于深度学习图像分割Unet的肿瘤区域识别辅助诊断系统python源码(含模型构建、后端架设和前端访问功能).zip (55个子文件)
CTAI_flask
app.py 3KB
data
testfile.zip 780KB
core
__init__.py 0B
main.py 352B
get_feature.py 7KB
predict.py 905B
process.py 2KB
net
__init__.py 0B
unet.py 2KB
requirements.txt 86B
static
index.html 312B
CTAI_web
.editorconfig 357B
babel.config.js 53B
src
App.vue 564B
assets
style.css 4KB
main.js 873B
components
Footer.vue 488B
Header.vue 3KB
Content.vue 41KB
theme
index.css 227KB
fonts
element-icons.woff 28KB
element-icons.ttf 55KB
dist
js
chunk-vendors.3d029196.js.map 7.43MB
app.9d6ce45d.js.map 93KB
app.9d6ce45d.js 20KB
chunk-vendors.3d029196.js 1.57MB
css
app.e4df34fe.css 236KB
chunk-vendors.728eb7d9.css 228KB
favicon.ico 1KB
index.html 841B
fonts
element-icons.535877f5.woff 28KB
element-icons.732389de.ttf 55KB
package.json 1KB
public
favicon.ico 1KB
index.html 557B
package-lock.json 500KB
vue.config.js 214B
README.md 12B
azure-pipelines.yml 576B
项目使用说明.md 3KB
CTAI_model
cv
__init__.py 0B
get_ROI-all.py 3KB
get_ROI-one.py 2KB
get_all_feature.py 9KB
utils
draw.py 930B
dice_loss.py 1KB
校验文件.py 1KB
transform.py 2KB
net
__init__.py 0B
unet.py 2KB
train.py 4KB
test.py 2KB
requirements.txt 194B
data_set
__init__.py 1B
make.py 6KB
共 55 条
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