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【医学影像分析】2D超声图像的分割检测（Ultrasound Nerve Segmentation | Kaggle数据集）

Jupyter Notebook 88.81% Python 11.19%

2d-ultrasound-detection-and-segmentation's Introduction

2D-Ultrasound-detection-and-segmentation

环境

Python 3.6.4
Keras 2.0.3
theano 1.0.3
pygpu 0.7.6

分割效果

数据集

ultrasound-nerve-segmentation

KERAS_BACKEND

train_generator.py中添加如下：

import os
os.environ['KERAS_BACKEND'] = 'theano'
import keras.backend as K
K.set_image_dim_ordering('th')

KERAS 2.0

data.py、u_net.py、u_model.py均已修改为keras2.0支持，其中u_model的结构相应修改如下：

numpy数据准备

//train文件中，用于train与validation的图片数量之比为4：1，test文件中由于没有对应的掩模标注，只能拿来做预测
python data.py

训练预测

//边训练边加载数据
python train_generator.py

具体日志及预测效果见jupyter文件

Epoch 50/150
187/187 [==============================] - 146s - loss: -0.2555 - main_output_loss: -0.5227 - aux_output_loss: 0.5344 - main_output_dice_coef: 0.5227 - aux_output_acc: 0.7200 - val_loss: 0.0510 - val_main_output_loss: -0.3890 - val_aux_output_loss: 0.8801 - val_main_output_dice_coef: 0.3890 - val_aux_output_acc: 0.5856
Epoch 51/150
187/187 [==============================]...

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