医学影像处理科研训练
一、分割任务
1.数据预处理
图像读取
使用Python对Dicom文件进行读取与写入
用python将.dcm格式图像转为.jpg格式
python医学影像2Ddicom文件转成3Dnii文件
Python下对DICOM图像的读取研究
图像处理
Python 学习笔记之—— PIL 库
PIL图像处理-二值化
数据增强
图片数据增强的方法
使用python实现图像对比度增强
python图像处理库ImageEnhance实现图像的亮度、对比度、色度和锐度四种方式增强
Python-OpenCV中的resize()函数
python-opencv函数总结之（一）threshold、adaptiveThreshold、Otsu 二值化
OpenCV图像缩放resize各种插值方式的比较
python3实现对dicom图像处理（图像呈现，缩放，平移）
2D TO 3D
将一组png图片转为nii.gz
固定文件中的一组png转nii.gz
3D图像预处理
基于SimpleITK库的处理方法汇总
ROI提取
为什么要随机裁剪
基于公式的图像预处理
数据集划分
数据增强
使用python划分数据集
Python for循环同时控制多个变量
用Python复制文件的9个方法
2.模型结构
Unet++网络结构代码(pytorch)
语义分割（三）Unet++
深入解析DenseNet(含大量可视化及计算)
比较语义分割的几种结构：FCN，UNET，SegNet，PSPNet和Deeplab
SegNet网络的Pytorch实现
2D模型改进
几种Transformer+CNN（U-net）网络
Github复现之TransUNet
UNet++
注意力机制
AttentionUNet+R2
3D模型
.dcm转为.nii.gz
UNet 、3D-UNet 、VNet 区别
经典论文解析——Unet和Vnet——图像分割
V-Net: 医学图像分割
新的模型尝试
deeplab v1/v2/v3
TransUNet
Swin-UNet
nnUNet
3.模型训练
加载数据的归一化和标准化
Python学习笔记(matplotlib篇)--图例 legend
修改loss函数
常见loss函数汇总
医学影像分割loss
图像分割中的Dice Loss
某比赛中定义的Dice系数与Dice Loss损失函数实现（梯度消失？）
训练时报错处理
学习率调度器和优化器
学习率余弦退火算法
K折交叉验证
pytorch实现
4.模型评估
机器学习&图像分割——模型评价总结(含完整代码)
用python创建csv表格文件
5.借助云端运行代码
【玩转Colab】Google Colab 的使用方法
colab绑定谷歌云盘
高效工具-Google云盘上传方案
Google colab 阻止自动掉线
kaggle使用教程
6.数据后处理
最大连通域-3D
去除假阳性区域
通过连通分量标记在3D图像上快速标记病灶数量
connected-components-3d
skimage.measure实现
python实现3D连通域后处理
空洞填充
python_opencv实现图像分割孔洞填充后处理
3D TO 2D
nii图像保存成png格式
7.遇到的坑
网络预测输出全黑
二、分类任务
1.数据预处理
独热编码和标签编码
独热编码的Pandas实现
pytorch的常见损失函数
2.网络
ViT以及改进
3.实战
猫狗二分类实战
4.评估指标
分类评估指标
二分类的实现
多分类的混淆矩阵的实现
多分类评估指标的sklearn实现
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