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Bone-Fracture-Detection:X射线图像中的骨骨折检测
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2021-04-09
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骨骨折检测 :worried_face: X射线图像中用于骨折检测的数据扩充和预处理 :person_raising_hand: 1. radius骨远端骨折 :crying_face: 1.1引言 :grinning_face_with_big_eyes: 这部分是关于使用更快的RCNN来检测远侧X射线图像中的远端识别并定位远端radius骨骨折。 (38张图像-分辨率高达1600×1600像素用于训练)。 结果(ACC = 0.96和mAP = 0.866)比医生和放射线医师(仅0.7 ACC)获得的检测结果准确得多。 一些挑战: :grinning_face_with_big_eyes: 在许多情况下,裂缝的尺寸很小且难以检测。 骨折有各种各样的不同形状 Faster R-CNN的优势在于它可以处理高分辨率图像。 同样,可以在检测少量图像的对象时以较高的精度训练Faster R-CNN。 两个明确的任务: 分类远端radius骨是否骨折。 找到骨折的位置。 1.2更快的RCNN 更快的RCNN包含3个部分: 用于分类和生成特征图的卷积深度神经网络。 区域提案
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Bone-Fracture-Detection-main.zip (75个子文件)
Bone-Fracture-Detection-main
.gitignore 2KB
README.md 7KB
imgrm
img.png 148KB
preprocessing.png 44KB
process.png 132KB
src
mura
segmentator
MaskRCNN_segmentator
Mask_RCNN_With_MM.ipynb 86KB
train_xray_segm.py 1KB
Yolact_segmentator
README.md 3KB
Yolact_demo.ipynb 116KB
images
prediction_head.PNG 122KB
yolact_architecture.png 257KB
mask_assembly.png 796KB
protonet_architecture.PNG 60KB
SOLO_segmentator
README.md 6KB
images
result.png 73KB
loss2.png 8KB
demo_orig2.jpeg 10KB
demo_res3.jpeg 28KB
result2.png 10KB
demo_orig1.jpeg 11KB
solov2.png 35KB
loss3.png 3KB
demo_orig3.jpeg 10KB
demo_res2.jpeg 24KB
loss1.png 3KB
result1.png 8KB
CoorConv.jpeg 20KB
demo_org3.jpeg 15KB
decay1.png 5KB
head.png 18KB
demo_res1.jpeg 26KB
loss4.png 9KB
solo.png 71KB
decay2.png 6KB
solo.ipynb 81KB
train_net.py 10KB
detector
fasterrcnn_detector
predict.py 2KB
README.md 6KB
config.py 358B
train_xray.py 1KB
dataset.py 2KB
train.py 2KB
SUB_MURA.ipynb 1.46MB
utils.py 2KB
faster_RCNN_MM.ipynb 194KB
SUB_MuRa_With_MM.ipynb 70KB
efficientdet_detector
README.md 3KB
EfficientDet2.yml 705B
image
result.png 74KB
Illustrate_model.png 94KB
SE-Inception-module.png 89KB
SE-pipeline.jpg 20KB
focal_loss.png 2KB
dataset.png 9KB
EfficientDet.ipynb 53KB
yolov4_detector
README.md 46B
Yolov4_Torch.ipynb 208KB
yolov5_detector
YOLOv5__demo.ipynb 656KB
data.yaml 366B
end2end
e2e_mm.ipynb 12KB
train_xray.py 2KB
e2e_torchvision.ipynb 21KB
data
train_data.json 56KB
.gitignore 61B
test_data.json 19KB
first_try
.gitignore 8B
mmdetection.ipynb 499KB
train_balloon.py 1KB
.idea
.gitignore 47B
vcs.xml 180B
misc.xml 185B
modules.xml 298B
Bone-Fracture-Detection.iml 284B
inspectionProfiles
Project_Default.xml 1KB
profiles_settings.xml 174B
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