医学影像深度学习代码

医学影像深度学习（Medical Image Deep Learning），是一种结合计算机视觉和机器学习技术的应用，主要用于分析医疗图像数据，如X光、MRI、CT扫描等。其核心是深度神经网络模型，如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs），因为它们能够识别和提取图像中的特征。

代码通常涉及以下步骤：

1. **数据预处理**：包括图像归一化、增强、分割和标准化等操作，以便于模型训练。

import numpy as np
from skimage import io, exposure
image = io.imread('your_image.nii.gz')
image = exposure.rescale_intensity(image, in_range='image')

2. **构建模型**：利用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch构建CNN，可能包含U-Net、VGG、ResNet等结构。

import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=image.shape),
    #...
])

3. **训练模型**：通过提供标签数据，使用反向传播优化算法更新网络权重。

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10)

4. **评估与预测**：验证模型性能，并对新的未知图像进行分类或分割。

predictions = model.predict(test_images)