复现基于unet的眼底血管的医学图像分割项目

news2024/12/24 2:40:11

代码及数据集:

MedicalImageSegmentation: 复现一个医学图像分割的项目 - Gitee.com

xin麒/MedicalImageSegmentation - 码云 - 开源中国 (gitee.com)

两个都可以,差不多的(要不就使用第二个吧,第二个后续都会继续更新,不过基本上都更新完毕了),差异是介绍一点点修改。

完整视频介绍:

1、复现基于unet的眼底血管的医学图像分割项目-运行及结果_哔哩哔哩_bilibili

https://www.bilibili.com/video/BV1Vs4y1F7m6/

2、复现基于unet-眼底医学图像分割项目-环境配置_哔哩哔哩_bilibili

https://www.bilibili.com/video/BV1Fs4y1F7hr

3、复现基于unet-眼底血管-医学图像分割项目-部分原理+参考来源+过程+其他运行结果等其他说明_哔哩哔哩_bilibili

https://www.bilibili.com/video/BV1Hg4y1N7N6/

这个readme.md文件相当于这三个视频的所有内容吧。

看完视频和这个文章应该是可以完全将该项目复现的,够用了的。

一、前言准备

1、anconda安装

https://blog.csdn.net/in546/article/details/117400839这个文章可能也可以,不过还是用了开头地1那个作为参考镜像源是使用这个网站:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

最后面网盘里有了,可以不用安装,直接用我的就可以了。

2、简单入门conda

https://zhuanlan.zhihu.com/p/383379900
感觉这个文章不错,值得学习。创建虚拟环境就看这个文章吧,够用了。

二、遇到的问题

真的绕不过去,没安装annacoda真的没办法安装

https://blog.csdn.net/weixin_45552562/article/details/109668589
发现keras好像是这个库没下载,也就是下载失败,重新试一下再将报错信息浏览器找到这个文章,第一个方法就解决了

其他的还有很多,没办法一一列出。

三、启动

1、查看conda版本:

conda -V

2查看虚拟环境个数

conda info --envs

3进入环境

conda activate xxxx

版本号和其他信息:

本项目具体在anaconda环境下运行,下面是本项目的主要配置信息(配置好下面的包应该够用了)。

配置版本等信息
AnacondaAnaconda3-2023.03-1-Windows-x86_64
python3.6版本(为了更好的适应tensorflow框架),默认安装3.6.13版本
tensorflow1.13.1
numpy1.16.4
matplotlib2.2.5
keras2.2.5
Pillow5.0.0

tensorflow先安装,然后再安装keras,之前查看知乎的是这么说的。其他的库直接网上搜索怎么下载即可,要注意的是有些install+库名1和对应的import+库名2的库名1和库名2是不一样的。

四、原理

​ 本项目主要是基于unet模型来实现对眼底血管的分割。

在这里插入图片描述

Unet模型的主要执行思路和其他语义分割模型是类似的。

①主干特征提取部分,主要是提取特征层

②利用上一步提取的有效特征层采样,再进行融合,获取得到一个最终的融合了所有特征的有效特征层。特征融合的方式:通过第一步采样的结果进行通道堆叠,选集,不断采样融合堆叠得到特征层,相当于整个网络的特征浓缩,这个特征层可以用来预测。

③预测部分。预测过程:通过对最后一个特征层进行通道数据调整,需要将通道数调整为我们需要分配的个数,相当于将输入的图片的每一个像素点进行分类

五、其他参考

程序参考:

(89条消息) Unet简明代码实现眼底图像血管分割_将2d眼底图像中的血管区域分割出来,分割结果中血管区域的像素值置为0,其他区域像_Brikie的博客-CSDN博客

https://blog.csdn.net/Brikie/article/details/100177873这个文章的代码我在我的conda虚拟环境终端里是可以跑,但是缺失了一些图片。于是我对这个代码进行了微调,于是才把图片跑出来了。

六、其他end

1、求B站的点赞+关注,你的小小鼓励都是我的最大前进动力!

2、我的conda对应虚拟环境其他库的版本的介绍就放到【此虚拟环境库的版本号.txt】这个txt文件了。

3、运行结果等其他软件:

链接:https://pan.baidu.com/s/1sFLw_32mvb0N4QrpgNZszA?pwd=wy3t
提取码:wy3t

这个网盘里面的内容里的txt文件基本上是我做该项目的大致的一个过程了,其实也不用看了的,因为可以说用不到吧,我所有的内容已经在这三个视频·里面说明了的,只要按照视频的那些只要的环境配置配好了就基本上可以跑同那个Main.py文件了。

另外这个网盘里有三个软件或者python库:

实际上这三个文件也不需要按照我提供的来,只要自己可以搭建和【此虚拟环境库的版本号.txt】这里所描述的大多数库版本一样,那么就可以将这个程序跑起来了,这三个文件有些可能用不上的那就没必要使用了。

本项目仅仅侧重于复现,通过视频和文章复现完全够用了,原理性的还是自己去探索吧。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/711325.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

【JUC-1】java多线程线程基础知识

线程创建方式 继承Thread类.实现Runable接口.实现Callable接口. Runable/Callable接口的实现, 都是重写其中的run/call方法, 实现任务逻辑, 再由线程执行器(可以是Thread类,也可以是线程池)并发执行run/call的逻辑. 而Thread类中的包含start方法, 可以控制线程启动,执行任务…

关于最小生成树

最小生成树问题,常用于将所有顶点连通的最大最小代价。比如十个城市去修路,不同成熟时之间修路的代价不同,让你找一个方案可以满足每个城市之间互相连通并且代价最小。 解决这个问题有两个算法,Prim算法和Kruskal算法。不同的是&a…

安装和配置nginx(含https)

文章目录 安装Nginx配置单独的配置:https配置 nginx为什么可以处理高并发 安装Nginx sudo yum update sudo yum install epel-release sudo yum install nginx sudo systemctl start nginx安装好后可以打开自己的域名 看一下默认的页面 配置 具体参考Link 位置 …

香港大学推出创新科技教育基金,拟支持Web3和生成式AI等领域教学

区块链技术是近年来备受关注的领域之一,其应用范围已经涵盖了金融、医疗、物流等众多行业。而随着区块链技术的不断发展和完善,越来越多的企业和机构开始将其应用到实际生产和业务中。作为其中一个重要的应用领域,金融领域也成为了区块链技术的重要应用场…

CTF加密解密—CRYPTO—easyrsa1

0x00 考察知识点 CTF 加解密合集:CTF 加解密合集 本道题实际上是在考察对RSA算法的练度问题,已知n,需要将n拆解为两个质数。 工具: http://www.factordb.com/index.php (在线分离) 0x01 题目 e 6553…

青岛大学_王卓老师【数据结构与算法】Week03_11_线性表的链式表示和实现11_学习笔记

本文是个人学习笔记,素材来自青岛大学王卓老师的教学视频。 一方面用于学习记录与分享,另一方面是想让更多的人看到这么好的《数据结构与算法》的学习视频。 如有侵权,请留言作删文处理。 课程视频链接: 数据结构与算法基础–…

f(x)*g(x)的问题——C的缺陷

整理一道颇具争议的题目 #include<stdio.h> #define Mul(x,y) x*y int main() { int a1,b2,c3; printf("%d",Mul(ab,bc)); }关于这道题目&#xff0c;根据不同的编译器&#xff0c;答案会出现两种答案 11和14&#xff0c;见下面&#xff1a; 关于dev C: 关于…

【前端面试手册】CSS系列-回流与重构

本专栏收录于前端面试手册-CSS系列如果该文章对您有帮助还希望你能点一个小小的订阅&#xff0c;来增加博主创作的动力✍&#x1f3fb;话不多说开始进入正题 回流和重构在前端CSS中是一个常见的问题&#xff0c;那么你对回流何重构有哪些了解呢&#xff1f; 一、什么场景下会触…

Vulnhub: EvilBox:One靶机

kali&#xff1a;192.168.111.111 靶机&#xff1a;192.168.111.130 信息收集 端口扫描 nmap -A -sC -v -sV -T5 -p- --scripthttp-enum 192.168.111.130 secret目录爆破 feroxbuster -k -d 1 --url http://192.168.111.130/secret/ -w /opt/zidian/SecLists-2022.2/Disco…

【深度学习推荐系统 工程篇】二、从TF-Serving看生产环境的模型推理服务

前言 模型训练完成后&#xff0c;到在线部署是其所必须要做的一步&#xff0c;伴随模型结构复杂/算力增加&#xff0c;打造低延时/低资源占用的模型预测服务是模型上线的关键&#xff1b; tensorflow 很早就开源了tf-serving&#xff08;代码连接&#xff1a;https://github.…

Pygame中获取键盘按键的方法

1 事件与队列 在Pygame中&#xff0c;将用户对游戏的操作叫做“事件”。键盘按键是一种事件&#xff0c;鼠标点击和游戏手柄的输入也是一种事件。在Pygame的子模块locals中&#xff0c;对这些事件进行了定义。当用户通过键盘、鼠标或者游戏手柄对游戏进行操作后&#xff0c;产…

Bootstrap 代码

文章目录 Bootstrap 代码更多实例实例1实例2实例3&#xff0c;4实例5实例6 Bootstrap 代码 Bootstrap 允许您以两种方式显示代码&#xff1a; 第一种是 <code> 标签。如果您想要内联显示代码&#xff0c;那么您应该使用 <code> 标签。第二种是 <pre> 标签。…

mysql 创建用户(修改用户访问数据库权限,被外界IP访问权限)

我们执行,下面代码&#xff1a; select user,host from mysql.user;生成表: 这里面存放我们所有的用户&#xff0c;user 表示用户名, host表示 能被访问的IP范围。 1.修改用户能被访问的范围 # "%" 表示,能被所有IP访问。 update mysql.user set host "%&q…

力扣 538. 把二叉搜索树转换为累加树 1038. 从二叉搜索树到更大和树

题目来源&#xff1a; 538&#xff1a;https://leetcode.cn/problems/convert-bst-to-greater-tree/description/ 1038&#xff1a; https://leetcode.cn/problems/binary-search-tree-to-greater-sum-tree/description/ C题解1&#xff1a;递归法。二叉搜索树由大到小&#…

CST仿真半波偶极子天线学习笔记

CST仿真半波偶极子天线 文章目录 CST仿真半波偶极子天线1. 新建工程模板2.建模3. 激励方式设置4. 求解器设置5. 仿真分析6. 数据后处理 设计要求&#xff1a; 谐振频率为3.48GHz&#xff0c;基板采用Rogers RT5880板材&#xff0c;介电常数2.2&#xff0c;损耗角正切0.0009&…

Git学习笔记(三)

导航小助手 五、远程操作 5.1 理解分布式版本控制系统 5.2 远程仓库 5.2.1 新建远程仓库 5.2.2 克隆远程仓库 5.2.3 向远程仓库推送 5.2.4 拉取远程仓库 五、远程操作 5.1 理解分布式版本控制系统 前面博客所介绍的 关于 Git 的内容&#xff08;比如说&#xff1a;工作…

输入和输出处理

目录 1.File类 2.流 2.1.InputStream 2.2.OutputStream 总结 内容仅供学习交流&#xff0c;如有问题请留言或私信&#xff01;&#xff01;&#xff01;&#xff01;&#xff01; 有空您就点点赞 1.File类 文件&#xff1a;相关记录或存放在一起的数据的集合 Java程序如…

高考考了657分想重新复读一年,又害怕白费一年

高考考了657分想重新复读一年&#xff0c;又害怕白费一年。 如果你想重新复读一年&#xff0c;可能需要考虑到以下几点&#xff1a; 复读的代价&#xff1a;复读需要花费一年的时间和精力&#xff0c;而且这个过程中你可能会面临很多挑战和压力&#xff0c;包括学习上的、生活上…

多模态之论文笔记BEiT, BEiT V2, BEiT V3

文章目录 OverviewBEiT1.0. Summary1.1. BEiT VS BERT2.1. Two Views: visual tokens2.1. Two Views: image patches3. Results BEiT V21.0. Summary1.1. Motivation2.1. Methods -- VQ-KD2.2. Methods -- patch aggregation3.1. Results -- image classification & semant…

ChatGPT Plugins内幕、源码及案例实战(二)

第6章 ChatGPT Plugins内幕、源码及案例实战 检索插件的API需要以下环境变量才能工作,如表6-2所示。 ChatGPT检索插件示例中,“.well-known”目录里面的ai-plugin.json是一个插件的说明文档,插件名为Retrieval Plugin,用于搜索用户的文档(如文件、电子邮件等),该插件…