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深度学习落地实战:基于UNet实现血管瘤超声图像分割

前言

大家好,我是机长

本专栏将持续收集整理市场上深度学习的相关项目,旨在为准备从事深度学习工作或相关科研活动的伙伴,储备、提升更多的实际开发经验,每个项目实例都可作为实际开发项目写入简历,且都附带完整的代码与数据集。可通过百度云盘进行获取,实现开箱即用

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深度学习落地实战_机 _ 长的博客-CSDN博客

项目背景

(基于UNet实现血管瘤超声图像分割)

血管瘤是一种常见的血管异常疾病,尤其在婴幼儿中具有较高的发病率。超声检查作为一种无创的诊断手段,能够为临床提供血管瘤的位置、形状及累及范围等重要信息,对指导医生进一步治疗至关重要。然而,目前血管瘤病灶的分割主要依赖于专家的人工勾画,这不仅耗时耗力,还容易受到临床经验水平的影响,导致分割结果存在人为误差。因此,利用深度学习技术实现血管瘤超声图像的自动精准分割,成为了一个医学应用与研究的热点方向方向。

项目环境

  • 平台:windows 10
  • 语言环境:python 3.8
  • 编辑器:PyCharm
  • PyThorch版本:1.8

1.创建并跳转到虚拟环境

python -m venv myenvmyenv\Scripts\activate.bat
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