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悠悠楠杉

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2025-12-22

基于U-Net网络的医疗影像异常区域检测实战
基于U-Net网络的医疗影像异常区域检测实战
正文：在医疗影像分析领域，自动检测异常区域（如肿瘤、出血点等）是提高诊断效率的关键。U-Net凭借其独特的编码器-解码器结构和跳跃连接（Skip Connection），成为解决这一问题的经典方案。本文将手把手教你用Python实现这一过程。1. 数据准备与预处理医疗影像通常以DICOM或NIfTI格式存储，需先转换为NumPy数组。以下代码演示如何加载并标准化数据：import numpy as np import pydicom def load_dicom(path): dicom = pydicom.dcmread(path) img = dicom.pixel_array img = (img - np.min(img)) / (np.max(img) - np.min(img)) # 归一化 return img # 示例：加载CT扫描 ct_scan = load_dicom("data/patient1.dcm") 2. U-Net网络构建U-Net的核心是对称的编码器（下采样）和解码器（上...
2025年12月22日
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悠悠楠杉
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  1. 强强强
    2025-04-07

    强的一批
  2. jesse
    2025-01-16

    有whmcs接口吗？
  3. sowxkkxwwk
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  4. zpzscldkea
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  5. bruvoaaiju
    2024-11-14

    博主太厉害了！

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