基于Unet的医学影像处理程序
案例介绍
主要任务：完成数据处理，模型选用，训练，调参，评估的全流程，实现目标文件的处理。
数据处理 ：获取1000张染色体图像，训练集包含23对染色体标注的JSON文件，测试集含有23对染色体的背景的无标注文件。
模型选用：运用cv2、PyTorch和TensorFlow框架对染色体分割图像进行处理。
模型训练：基于UNET训练框架，调整包括batchsize、训练轮次、学习率等超参数，综合考虑时间，空间和训练效果的平衡，优化模型
性能。
效果评估：使用dice系数作为评判标准，最终识别准确率达到90%。
基于Unet的医学影像处理程序
案例介绍
2024年06月~2024年07月 基于Unet的医学影像处理程序 负责人
主要任务：完成数据处理，模型选用，训练，调参，评估的全流程，实现目标文件的处理。
数据处理 ：获取1000张染色体图像，训练集包含23对染色体标注的JSON文件，测试集含有23对染色体的背景的无标注文件。
模型选用：运用cv2、PyTorch和TensorFlow框架对染色体分割图像进行处理。
模型训练：基于UNET训练框架，调整包括batchsize、训练轮次、学习率等超参数，综合考虑时间，空间和训练效果的平衡，优化模型
性能。
效果评估：使用dice系数作为评判标准，最终识别准确率达到90%。
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