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脑分割:使用U-Net在基于MRI的深度学习中进行颅骨剥离和FLAIR异常分割
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2021-02-04
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脑分割 这是用于论文中使用的深度学习细分的源代码 它采用类似于U-Net的网络进行颅骨剥离和FLAIR异常分割。 该存储库包含一组用于数据预处理(MatLab),训练和推理(Python)的功能。 提供了经过训练的模型的权重,这些权重可用于基于深度学习的头骨剥离或在不同数据集上的微调。 如果您使用我们的模型或砝码,请引用: @article{buda2019association, title={Association of genomic subtypes of lower-grade gliomas with shape features automatically extracte
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brain-segmentation-master.zip (33个子文件)
brain-segmentation-master
flair-segmentation
train.py 2KB
DSC.png 19KB
data.py 5KB
test.py 5KB
preprocessing3D.m 3KB
net.py 5KB
DU_7306.gif 606KB
download_weights.sh 416B
README.md 4KB
DU_5851.gif 542KB
training.png 98KB
HT_7473.gif 696KB
brain-mri-lgg.png 861KB
DSC_distribution.png 50KB
requirements.txt 93B
LICENSE 20KB
unet.png 174KB
README.md 3KB
skull-stripping
postprocessing3D.m 1022B
train.py 2KB
DSC.png 19KB
data.py 3KB
test.py 5KB
preprocessing3D.m 3KB
saveastiff.m 12KB
net.py 5KB
download_weights.sh 417B
README.md 3KB
DU_5851.gif 2.16MB
training.png 80KB
CS_6669.gif 1.38MB
.gitignore 4KB
CS_6669.gif 485KB
共 33 条
- 1
资源评论
- 余青葭2023-07-25这个文档利用U-Net算法成功实现了基于MRI的颅骨剥离和FLAIR异常分割,值得一读。
- 雨后的印2023-07-25这篇文档为基于MRI的深度学习研究提供了有益的参考,对于推动医学影像领域的发展具有积极意义。
- 林书尼2023-07-25该文档提供了一个有效的方法来自动化进行颅骨剥离和FLAIR异常分割,为医生提供了更准确、高效的支持。
- 仙夜子2023-07-25这篇文件使用深度学习方法解决了颅骨剥离和FLAIR异常分割的难题,对于医学影像领域有着重要的应用价值。
- 稚气筱筱2023-07-25这个文件介绍的U-Net算法在MRI图像处理中的应用效果显著,对于提升疾病的诊断准确性有很大帮助。
阿礅
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