基于u-net网络的医学图像分割算法代码

因为u-net网络在医学图像分割领域表现较为出色，故有很多基于u-net网络的医学图像分割算法代码。这里介绍一下比较常见的两种：

1. 基于Keras框架的u-net算法代码：该代码使用Keras深度学习框架搭建了基于u-net网络的医学图像分割算法。通过对训练集进行多次迭代训练，可以得到一个针对该训练集的优秀模型，然后使用该模型对测试集进行标注，以得到医学图像的分割结果。该代码易于上手，可通过一些简单的参数调整来优化算法的性能。

2. 基于Tensorflow框架的u-net算法代码：这种基于Tensorflow框架的代码在实现上比较灵活，可通过使用Tensorboard对算法的性能进行可视化评估，便于算法的调试和修改。该代码通过使用多个卷积和池化层构建u-net神经网络，然后分批次对训练集进行训练，最终得到针对该训练集较为理想的模型。该算法的性能在一些医学图像分割任务上表现良好，可作为一种参考实现。