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ISIC_challenge_2017
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2021-04-08
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ISIC_挑战_2017 目前,全球每年有超过132,000种黑色素瘤皮肤癌发生。患者和皮肤科医生通过目视检查进行的诊断仅在60%的时间内是准确的。 此外,人均皮肤科医生的短缺促使人们需要计算机辅助方法来检测皮肤癌。 数据集是大量公开的皮肤镜检查图像的集合,并标有地面真实数据。 ISIC 2017挑战赛分为3个任务: 任务01:病变分割 任务02:病变属性检测 任务03:疾病分类 我从事Task1和Task3的工作,即将图像分割和分类为3种可能的类别之一 任务01:病变分割 为了进行培训,我使用了2000张皮肤镜图像,并从ISIC数据集中获得了相应的Ground-Truth遮罩。 对于使用相应的地面真实性测试600张图像,我将图像的大小调整为(128,128),以便进行更快的处理。
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ISIC_challenge_2017-main.zip (13个子文件)
ISIC_challenge_2017-main
seg_result.png 97KB
seg_result2.png 98KB
binar class otsu.png 225KB
README.md 1KB
ISIC chart train.png 9KB
index.png 98KB
binar class.png 325KB
ISIC chart test.png 8KB
Classification.ipynb 2.1MB
seg_img_true.png 146KB
multi class.png 332KB
Segmentation.ipynb 3.23MB
Binar class mask.png 134KB
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信徒阿布
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