神经网络MRI-T1 and MRI-T2序列融合代码
时间: 2023-12-27 20:03:10 浏览: 195
以下是一个简单的神经网络MRI-T1和MRI-T2序列融合代码的示例:
```
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, Concatenate, Activation
from tensorflow.keras.models import Model
# 定义输入形状
input_shape = (256, 256, 2)
# 定义输入层
inputs = Input(shape=input_shape)
# 定义T1序列卷积层
conv1_t1 = Conv2D(32, (3, 3), padding='same', activation='relu')(inputs)
conv2_t1 = Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation='relu')(conv1_t1)
# 定义T2序列卷积层
conv1_t2 = Conv2D(32, (3, 3), padding='same', activation='relu')(inputs)
conv2_t2 = Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation='relu')(conv1_t2)
# 将T1和T2序列的卷积层连接起来
concat = Concatenate()([conv2_t1, conv2_t2])
# 定义输出层
outputs = Conv2D(1, (1, 1), activation='sigmoid')(concat)
# 定义模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
```
这个代码定义了一个简单的神经网络,它接受一个大小为256x256的MRI-T1和MRI-T2序列图像作为输入。该网络包括两个卷积层,一个用于MRI-T1序列,另一个用于MRI-T2序列,并将这两个卷积层的输出连接在一起。最后,输出层使用sigmoid激活函数生成融合后的MRI图像。
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