基于U-net和MRI图像的膀胱壁边缘以及膀胱肿瘤检测

膀胱癌位居男性恶性肿瘤发病率第四、死亡率第八, 由于复发率高,患者多在诊断、治疗、复发、再治疗中循环 ,是目前花费最高的癌症之一。实现膀胱肿瘤的早期检测对于预防 膀胱癌、降低死亡率、提高患者生活质量具有重要意义。

数据格式介绍:所有训练集数据,都是二维png格式图像,患者的数据以"IM" 开头,标记的图像以"Label"开头,后面的数字代表图像编号。在标记图像中, 我们已将肿瘤区域(灰度值255)和膀胱壁区域(灰度值128)分开。

文件说明

│ README.md 项目介绍
├─data
│ README.md 数据说明
│
├─img 图片
│
│
├─model
│ README.md 模型说明
│ slurm-35844.out 训练时产生的数据文件
│ 
└─src
 Main.py 主程序
 UNetKeras.py U-net类
 utils.py 基础工具

U-net基本结构 U-net

由于本项目最终做的是多(3)分类,因此在在最后一层用的是Softmax激活函数并且最后一层的通道为分类数(即3)。

数据

三种不同种类的数据:

• 肿瘤患者膀胱壁区域切片
• 正常人膀胱壁区域切片
• 非膀胱壁区域切片

Image:

Label:

开发环境

• Python3.6+
• TensorFlow1.8
• Keras
• Numpy
• Sklearn 0.19.1

使用

• 重新训练模型:
  • 打开data目录,阅读README.md文件,下载并解压数据集
  • 使用python运行Main.py主程序
• 使用模型已经训练的模型:
  • 打开model目录,阅读README.md文件,下载模型
• 预测(参考):

  • from scipy import ndimage
    import tensorflow as tf
    import numpy as np
    image = np.array(ndimage.imread("img.png", flatten=False))
    image /=255.
    image = np.expand_dims(image, -1)
    model = tf.keras.model.load("model/model_final_time.h5") # 或者val_best_time.h5
    pred = model.predict(image)

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