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cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (7,7))介绍，请看这个博客。我简要说一下cv2.getStructuringElement，可用于构造一个特定大小和形状的结构元素，用于图像形态学处理。其中 MORPH_RECT 就是构造一个全1方形矩阵。代码如 阅读全文
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《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》 1、Batch Normalization 并不能缓解深度网络梯度爆炸问题，反而是梯度爆炸的原因。一般通多跳跃 阅读全文
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试着展示了肝脏每层卷积之后的结果。代码如下： import torch import torch.nn as nn import SimpleITK as sitk import numpy as np def change_indenty(ct): ct[ct < 40] = 40 ct[ct > 阅读全文
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我们可以利用train.csv文件信息， 再结合给定的文件路径（path）信息，可以将给定字目录下的图片名信息整合到scv文件当中。 train.csv文件格式： 图片名信息： 代码如下: from glob import glob import pandas as pd import os def 阅读全文
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# coding:utf-8from glob import globimport osimport SimpleITK as sitkfrom pathlib import Pathimport numpy as npimport imageioimport pandas as pd def rl 阅读全文
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# coding: utf-8 #主要将子文件下大量图片进行路径编号，并保存到csv文件当中。方便直接从文件读取图片路径以及其他图片信息。 #我做的是图像分割，所以存在三类分割区域：["large_bowel", "small_bowel", "stomach"]。 #文件路径：train\case 阅读全文
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为了便于直观的看到2D标签，通常会将其转化为png图像，具体代码如下： # coding:utf-8 from glob import glob import os import SimpleITK as sitk from pathlib import Path import numpy as n 阅读全文
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具体代码 ，请看的的github if __name__ == "__main__": df = pd.read_csv(r'D:/compation/kaggle/train.csv/train.csv') # 路径文件 list_images = glob(r'D:\\compation\\ka 阅读全文
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使用nnUNet跑BraTS脑肿瘤分割预测TC和ET非常低，原来是预测的时候，使用了预处理后的标签。原本标签是：2:WT, 1:TC, 4:ET。但是预处理之后变为：1:WT, 2:TC, 3:ET。所以我们对于最后预测完需要变回原来的标签值。nnUNet需要改动代码位置：nnunet/infere 阅读全文
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在使用nn-Unet做BraTS2019数据集预测时，预测文件分别生成了三类文件：.pkl .npz .nii.gz，我们需要的是.nii.gz文件。所以需要进行文件移动。 # coding:utf-8 import os,shutil import time src_path=f"C:\\User 阅读全文