分割白质、灰质和脑脊液 无监督神经网络代码

这是一个无监督的神经网络模型，用于分割脑部 MRI 扫描图像中的白质、灰质和脑脊液。以下是一个简单的 Python 代码示例：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 加载数据
data = np.load('brain_scans.npy')
# 对数据进行归一化处理
data = (data - np.min(data)) / (np.max(data) - np.min(data))

# 神经网络模型
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Input(shape=data.shape[1:]),
    keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same'),
    keras.layers.MaxPooling2D((2, 2), padding='same'),
    keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'),
    keras.layers.MaxPooling2D((2, 2), padding='same'),
    keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same'),
    keras.layers.MaxPooling2D((2, 2), padding='same'),
    keras.layers.Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same'),
    keras.layers.UpSampling2D((2, 2)),
    keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same'),
    keras.layers.UpSampling2D((2, 2)),
    keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'),
    keras.layers.UpSampling2D((2, 2)),
    keras.layers.Conv2D(3, (3, 3), activation='sigmoid', padding='same')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

# 训练模型
model.fit(data, data, epochs=10, batch_size=32)

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(data)

# 将预测结果分割成白质、灰质和脑脊液
white_matter = np.round(predictions[:, :, :, 0])
gray_matter = np.round(predictions[:, :, :, 1])
csf = np.round(predictions[:, :, :, 2])

# 保存分割结果
np.save('white_matter.npy', white_matter)
np.save('gray_matter.npy', gray_matter)
np.save('csf.npy', csf)

这个模型使用了卷积神经网络，对输入的 MRI 扫描图像进行特征提取，并使用反卷积层将特征图像恢复为原始大小。最后，使用 sigmoid 激活函数将每个像素点的值映射到 0 到 1 之间，以便将其解释为概率值。模型在训练时使用相同的输入和输出，以便学习如何自动分割 MRI 扫描图像中的白质、灰质和脑脊液。