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amyloid_PET_denoise
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2021-04-20
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NCU毕业项目-具有欠采样数据的合成后期淀粉样蛋白PET图像 抽象的: 我们应用U-net使用5分钟图像合成20分钟后期淀粉样蛋白PET图像。 U网修改: 用于3D输入和输出的3D层 添加了一些批处理规范化层以加快收敛速度 结论: 从PSNR,SSIM和RMSE来看,图像质量确实得到了改善。 资源 设置 以下是一些设置建议。 水蟒 在完成此项目时,我们正在使用 2019.07。 不需要下载此特定版本。 较新的版本应该可以正常工作。 Python需求 首先下载这些: 接下来,请打开anaconda提示符,创建一个干净的环境并安装库依赖项: conda create -n tf2.4 python=3.8 activate tf2.4 pip install -r requirements.txt conda install pydot 准备PET训练数据集 步骤#1:从获得授权后
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amyloid_PET_denoise-master.zip (19个子文件)
amyloid_PET_denoise-master
models
load.py 3KB
unet_3d.py 5KB
unet_2d.py 5KB
__pycache__
unet_3d.cpython-38.pyc 2KB
unet_2d.cpython-38.pyc 2KB
gen_img.cpython-38.pyc 1KB
load.cpython-38.pyc 2KB
gen_img.py 3KB
img
PSNR.png 81KB
result.png 791KB
table.png 80KB
RMSE.png 103KB
SSIM.png 97KB
main.py 9KB
requirements.txt 74B
eval.py 9KB
README.md 3KB
preprocess.py 7KB
detailed_record
Experiment record.txt 2KB
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