数据实验楼 | 脑肿瘤智能诊断项目重磅发布！

2023-09-07

iDataCoding数据实验楼脑肿瘤智能诊断项目正式发布，欢迎大家体验！为支持广大院校的大数据和人工智能实训教学，需要使用平台的老师请尽快与我们联系，便于我们提前准备云服务器等资源。联系电话和微信：136-9329-0406

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重要提示

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脑肿瘤智能诊断项目

实训目标

本项目根据多模态脑胶质瘤核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，MRI)数据，利⽤深度学习技术对脑部肿瘤进⾏智能诊断。首先通过切⽚、剪裁、标签分组等预处理将肿瘤区域划分为全部肿瘤区域和增强肿瘤区域。然后借⽤TensorFlow深度学习框架搭建UNet模型，分别进⾏全部肿瘤区域和增强肿瘤区域的分割。通过本实训项目的练习，你将理解脑瘤的基本知识，掌握医学成像数据的基本格式和处理方法，学会使用深度学习技术构建UNet脑瘤分割模型的基本方法。

实践工具

NumPy；scikit-image；Matplotlib；TensorFlow

推荐实训课时：20

前置知识检测

项目介绍

随着人工智能的发展，深度学习技术在越来越多的领域获得成功的应用。得益于卷积神经⽹络在图像分析中的优势，医学图像分析和⽣物学领域逐渐成为深度学习的主要研究内容之⼀。脑肿瘤作为⼀种严重危害⼈类⽣命安全的疾病，受到了业界的⼴泛关注。⼿⼯标注分割脑肿瘤不同⼦区域对医⽣的⽔平要求较⾼，在分割过程中需要保持很⾼的专注度，⽽且会受到医⽣的主观因素的影响。通过自动化方式将脑瘤的不同区域（整个区域、增强区域和核心区域）分割开来，可以帮助医生更好地可视化观察并作为制定诊疗方法的参考。本实训项目旨在通过多模态脑胶质瘤MRI数据，利⽤深度学习技术，实现脑肿瘤不同区域的⾼精度分割。