基于VAT的医疗图像分类实验Python源码与教程

资源摘要信息:"本资源是一套完整的医疗图像分类实验项目，适用于多个计算机相关专业领域，包括但不限于计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等。项目基于变分自编码器（Variational Autoencoder，简称VAT）技术，旨在通过使用Python编程语言和Jupyter Notebook工具来实现医疗图像的分类。项目内容丰富，包含了多种实验文件，覆盖了从图像预处理到特征提取，再到模型训练和分类等多个方面，适合不同水平的学习者，包括初学者和有一定基础的学习者。 文件中包括了多个Notebook文件，每一个都对应一个特定的实验主题，例如： - 毕业实验_局部二值模式.ipynb：讲解了如何使用局部二值模式（Local Binary Patterns, LBP）进行图像纹理特征的提取。 - 多视角特征对于模型的影响.ipynb：分析了从不同视角获取的特征对模型分类性能的影响。 - 多层感知机正则化方法研究.ipynb：研究了多层感知机模型中的正则化技术，以防止过拟合并提高模型的泛化能力。 - VIT模型提取高维特征.ipynb：探讨了视觉变换器（Vision Transformer，简称VIT）模型在提取医疗图像高维特征方面的应用。 - 不添加VAT的多层感知机.ipynb：提供了一个未使用VAT技术的多层感知机模型作为对比实验。 - 毕业实验_灰度共生矩阵.ipynb：通过灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM）提取图像的纹理特征。 - 半监督VAT.ipynb：展示了半监督学习环境下，使用VAT进行特征提取和分类的实验。 - 提取形态学特征.ipynb：关注于图像形态学特征的提取方法。 - 毕业实验_纹理滤波器.ipynb：应用纹理滤波技术来增强图像特征，从而改善分类效果。 此外，还有一个文本文件‘看我看我.txt’，可能包含一些额外的说明或者特定的实验要求。 本资源的使用场景非常广泛，既可以作为学生的课程设计、毕业设计，也可以作为企业员工的技术研究材料。资源中的代码已经过测试，确保运行无误，用户在使用过程中遇到问题可以随时与提供者交流。对于有一定基础的用户来说，该项目代码可以作为进一步研究的基础，通过对现有模型的修改和扩展，可以探索新的功能和应用。"