我正在做我自己的项目,在这个项目中,我需要分割CT图像的脑血管。我有2组DICOM图像。
1)CT dicom images of head with DSA (888 slices)
2)CT dicom images of head without DSA(same 888 slices),
因此,我使用vtkDICOMImageReader分别阅读了这两个系列,并使用vtkImageMathematics减去了这两个集合,并将结果存储在变量mat中,然后将其复制到vtkImageReslice * reslice;,然后使用VKImageToImageFilter *filter_toi
我对深入学习和图像分割任务非常陌生。
我想通过每一个病例的中心50片来训练一个3D漂亮数据(CT扫描)的2D unet。我将图片和标签保存为png,但是标签完全是黑色的。我的目标是预测肿瘤区域(Y),给予CT扫描切片(X)。
我做错了什么?
我的代码:
labels = []
for i in range (0,100):
seg = Path("/content/drive/My Drive/")/"case_{:05d}".format(i) / "segmentation.nii.gz"
seg = nib.load(seg)
我正在为一个使用Tensorflow和MobileUNet模型进行视网膜血管语义分割的项目工作,我收到了这个错误:
InvalidArgumentError (see above for traceback): logits and labels must
be broadcastable: logits_size=[82944,2] labels_size=[90000,2]
[[Node: softmax_cross_entropy_with_logits_sg = SoftmaxCrossEntropyWithLogits[T=DT_FLOAT,
_device=&
我有一个U网模型,预先训练的权重来自一个自动编码器,自动编码器是建立了一个1400图像的图像数据集。我试图对1400个临床数据集的标记图像进行语义分割。该模型在测试图像数据集中的iou_score=0.97上表现良好,但是当我尝试在数据集之外的随机图像上测试它时,我得到了非常糟糕的分割结果。我不明白是什么原因。请检查我的代码,并建议我哪里错了。
关于我的数据集和标签的培训:
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
############################################
我试图使用自动编码器对1600幅图像进行预处理,然后使用权重来训练UNET进行语义分割。
问题1:我是否需要使用相同数量的图像作为列车前自动编码器和Unet,以获得最佳的IOU?
问题2:
img_data=[]
path1 = '/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/Skull images'
files=os.listdir(path1)
for i in tqdm(files):
img=cv2.imread(path1+'/'+i,1) #Change 0 to 1 for color images
我正在努力适应在背景图像上显示的情节。由于锐度的丧失,我不能把图像拉得太长。因此,我要把背景图片上的情节放进去,因为背景图像比背景图像要薄得多。我不知道怎么做。请参阅附图:
以下是示例R代码:
library(ggplot2)
library(readxl)
library(jpeg)
library(grid)
# find the ".jpg" image files and parse them to get the depth ranges for each image
setwd('~/R/Image_Example')
image_fil