【源码】基于PyTorch框架的医学图像分割系统

项目简介

本项目是基于PyTorch框架的医学图像分割系统，借助U-Net模型，可自动从医学图像里识别并分割出特定区域或对象。

项目的主要特性和功能

1. U-Net模型实现：实现U-Net模型，支持以VGG或ResNet作为骨干网络，能处理不同大小的医学图像。
2. 数据加载和预处理：有用于加载和预处理医学图像数据集的工具函数与类，支持数据增强和归一化，提升模型泛化能力。
3. 模型训练：提供训练U-Net模型的函数，支持冻结和不解冻骨干网络，支持多种损失函数和学习率调度策略。
4. 模型评估：提供评估模型性能的函数，可计算IoU等性能指标，并可视化评估结果。
5. 可视化工具：包含用于可视化和展示模型性能的工具函数，如绘制柱状图和混淆矩阵。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python和PyTorch，以及torchvision、numpy等相关依赖库。
2. 数据准备：准备好包含图像和对应标签图像的医学图像数据集。
3. 模型训练：使用提供的训练函数，选择合适参数和设置来训练U-Net模型。
4. 模型评估：使用提供的评估函数计算模型性能指标，并可视化评估结果。
5. 预测和部署：使用训练好的模型对新的医学图像进行预测和分割。

使用本项目源代码前，请确保已安装Python和PyTorch，设置好相应环境变量，可能还需根据项目需求安装额外依赖库。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】