深度学习项目课:医学影像与图像分割

快速掌握医学图像处理的基本流程和核心应用,并基于Django部署图像分割案例

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高级56课时2024/01/25更新

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TIGT
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适合人群:

具有计算机科学基础背景,并专注于深度学习、计算机视觉的爱好者

你将会学到:

快速掌握医学图像处理的基本流程和核心应用,并基于Django部署图像分割案例

课程简介:

本课程第一部分首先介绍了医学图像处理软件SimpleITK安装和使用,包括SimpleITK读取医学图像数据的方法等。其次介绍了关于图像特征提取的方法和医学影像组实现的过程。第二部分的内容讲述了关于使用Django框架部署机器学习的应用,包括人脸识别、文本分类和图像分类等。第三部分介绍图像分割的基础内容和分类,并使用Unet模型训练了基于眼底血管的图像分割综合案例,最后使用Django框架部署图像分割的案例。

一、综合案例启动界面

1.png

二、Unet模型实现眼底血管分割

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