文件列表:

3Dircadb_unet\3Dircadb\这里存放下载的数据.txt (0, 2019-04-27)
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3Dircadb_unet\generate_train.py (4105, 2019-04-27)
3Dircadb_unet\HDF5DatasetGenerator.py (2421, 2019-04-27)
3Dircadb_unet\HDF5DatasetWriter.py (1833, 2019-04-27)
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3Dircadb_unet\images\4.png (8800, 2019-04-27)
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3Dircadb_unet\preds\change_lr第二轮\1_pred.png (334, 2019-04-27)
3Dircadb_unet\preds\change_lr第二轮\2_gt.png (1121, 2019-04-27)
3Dircadb_unet\preds\change_lr第二轮\2_ini.png (63289, 2019-04-27)
3Dircadb_unet\preds\change_lr第二轮\2_pred.png (334, 2019-04-27)
3Dircadb_unet\preds\change_lr第二轮\3_gt.png (1062, 2019-04-27)
3Dircadb_unet\preds\change_lr第二轮\3_ini.png (87086, 2019-04-27)
3Dircadb_unet\preds\change_lr第二轮\3_pred.png (334, 2019-04-27)
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3Dircadb_unet\preds\no_change_lr第四轮\1_pred.png (5486, 2019-04-27)
... ...

# 3Dircadb_Use_Unet 使用**U-net**对**3Dircadb**数据集进行肿瘤预测 学习大佬博客实现的大佬,建议学习[**原博**](https://blog.csdn.net/normol/article/details/88778250)~ # How to Use - 运行`generate_train.py`获得训练集 - 运行`generate_test.py`获得验证集 - 运行`train.py`训练模型,模型结果保存于`models/` - 运行`test.py`实现预测,预测结果保存于`preds/` - 注1:代码直接使用验证集进行预测,实际中得自己再制作测试集,实现方法同`generate_test.py` - 注2:理解代码可见原博,也可查看`助于理解代码的实验.ipynb`,我做了一些可视化助于理解~ - 注3:使用自己制定测试集预测,依次修改运行`result_generate.py`,`result_test.py`,`result_test.py`即可(较易懂)。 # Result `dice_coef` = 0.8 ### **预测结果展示** (这里直接使用验证集 qwq)    > 注: gt 为 groundTruth, pred 为 模型预测结果 # Reference - [医学图像分割 基于深度学习的肝脏肿瘤分割 实战(一)]()

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