基于UNet实现血管瘤超声图像分割

基于UNet实现血管瘤超声图像分割

介绍

UNet是一种用于医学图像分割任务的卷积神经网络。其基本结构是一个对称的U形架构，由编码器和解码器组成，能够有效地捕捉上下文信息，并进行精细的定位。本文介绍如何使用UNet实现血管瘤超声图像的分割。

应用使用场景

• 医疗诊断：通过自动分割超声图像中的血管瘤，辅助医生进行诊断。
• 手术规划：帮助医生在手术前准确定位血管瘤。
• 治疗监测：定期分割图像以监测血管瘤的发展情况。

以下是实现这些医疗应用的代码示例：

1. 医疗诊断：自动分割超声图像中的血管瘤

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models