LITS MATLAB UNET分割代码

以下是使用MATLAB的UNet模型进行图像分割的示例代码：

% 加载训练和测试数据
imdsTrain = imageDatastore('trainingImages','IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');
imdsTest = imageDatastore('testImages','IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');

% 定义UNet模型
inputSize = [256 256 3];
numClasses = numel(categories(imdsTrain.Labels));
lgraph = unetLayers(inputSize,numClasses,'EncoderDepth',4,'NumConvolutionLayers',2);

% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'InitialLearnRate',1e-4, ...
    'MaxEpochs',30, ...
    'MiniBatchSize',16, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练模型
model = trainNetwork(imdsTrain,lgraph,options);

% 测试模型
pxdsResults = semanticseg(imdsTest,model,'MiniBatchSize',16,'WriteLocation','tempResults','Verbose',false);

% 计算分割准确率
metrics = evaluateSemanticSegmentation(pxdsResults,imdsTest,'Verbose',false);
disp(metrics.DataSetMetrics)
disp(metrics.ClassMetrics)

其中，'trainingImages'和'testImages'是存储训练和测试图像的文件夹，可以根据实际情况更改。要使用此代码，您需要安装MATLAB并具有Image Processing Toolbox和Deep Learning Toolbox。

此外，您还需要使用适合您的数据集的训练和测试图像。您可以使用标注工具标记图像以进行语义分割，并将其保存为.mat文件或像素标签图像。在此示例中，我们假设图像已标记为像素标签图像，并将其存储在'trainingImages'和'testImages'文件夹中，每个文件夹包含一个子文件夹，其中包含图像和它们对应的标签图像。