PyTorch：Unet网络实现脑肿瘤图像分割

1 介绍

U-Net是一篇基本结构非常好的论文，主要是针对生物医学图片的分割，而且，在今后的许多对医学图像的分割网络中，很大一部分会采取U-Net作为网络的主干。相对于当年的，在EM segmentation challenge at ISBI 2012上做到比当时的best更好。而且速度也非常的快。其有一个很好的优点，就是在小数据集上也是能做得比较好的。就比如EM 2012这个数据集就只是30个果蝇第一龄幼虫腹侧神经所索的连续部分透射电子显微镜图。

本文主要利用pytorch实现了U-Net网络的脑肿瘤分割，并展示了部分分割效果图。希望对你有所帮助！

2 源代码

（1）网络结构代码

import torch.nn as nn
import torch
from torch import autogradclass DoubleConv(nn.Module):def __init__(self, in_ch, out_ch):super(DoubleConv, self).__init__()self.conv = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_ch, out_ch, 3, padding=1),nn.BatchNorm2d(out_ch),nn.ReLU(inplace=True),nn.Conv2d(out_ch, out_ch, 3, padding=1),nn.BatchNorm2d(out_ch),nn.ReLU(inplace=True))def forward(self, input):return self.conv(input)class Unet(nn.Module):def __init__(self,in_ch,out_ch):super(Unet, self).__init__()self.conv1 = DoubleConv(in_ch, 64)self.pool1 = nn.MaxPool2d(2)self.conv2 = DoubleConv(64, 128)self.pool2 = nn.MaxPool2d(2)self.conv3 = DoubleConv(128, 256)self.pool3 = nn.MaxPool2d(2)self.conv4 = DoubleConv(256, 512)self.pool4 = nn.MaxPool2d(2)self.conv5 = DoubleConv(512, 1024)self.up6 = nn.ConvTranspose2d(1024, 512, 2, stride=2)self.conv6 = DoubleConv(1024, 512)self.up7 = nn.ConvTranspose2d(512, 256, 2, stride=2)self.conv7 = DoubleConv(512, 256)self.up8 = nn.ConvTranspose2d(256, 128, 2, stride&

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PyTorch：Unet网络实现脑肿瘤图像分割

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