在(一)和(二)中简单介绍了LUNA16数据集的组成,以及肺结节的可视化,有了对数据集的基本了解后,还要对数据集进行预处理,计算机视觉中原始数据一般不会直接送入神经网络,这里也是如此. 这篇博客想写已经有好久了,迟迟没有动笔,还是因为自己看过几个版本的预处理,有些地方有些混淆,有些地方犹豫该采取哪种方法,最近思路逐渐理清,遂决定动笔. 首先说一个前提,LUNA16数据集附带了一个seg-lungs-LUNA16的文件夹,里面是所有case(此处case指一个病例,也就是一张CT图像,由好多张切片…

LUNA16,全称Lung Nodule Analysis 16,是16年推出的一个肺部结节检测数据集,旨在作为评估各种CAD(computer aid detection计算机辅助检测系统)的banchmark,因为每个CAD都是基于自己的数据集,很难比较之间的性能优劣,这时候banchmark就很重要,在此之前比较知名的数据集就是Anode09了,不过这个数据集太小,训练集只有5个病例. 目前为止,比赛已经停止结果提交,不过数据集仍然可以下载,并且在leaderboard上有各路大神团队的比…

在检测到肺结节后,还需要可视化,这样才能为诊断服务. 我使用的项目地址为:https://github.com/wentaozhu/DeepLung 项目基于论文:DeepLung: Deep 3D Dual Path Nets for Automated Pulmonary Nodule Detection and Classification 该项目论文地址为:https://arxiv.org/abs/1801.09555 检测出肺结节可疑区域后,将其在原始CT图像上展示出来,原理比较简单…

[原创]Liu_LongPo 转载请注明出处 [CSDN]http://blog.csdn.net/llp1992 PCA算法前面在前面的博客中已经有介绍,这里简单在描述一下,更详细的PCA算法请参考我的博客: 机器学习实战ByMatlab(二)PCA算法 PCA 的主要计算步骤 1.数据预处理,使得每一维数据都有相同的均值0 2.计算数据的协方差矩阵,Σ=1m∑mi=1(x(i))(x(i))TΣ=1m∑i=1m(x(i))(x(i))T 3.对协方差矩阵 ΣΣ 进行奇异值分解,得到特征值 u…

可能需要会员链接:https://pan.baidu.com/s/1KTjoGKfLB_1Y-BQzerhGgg 提取码:g901…

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 首先按照词频顺序为每个词汇分配一个编号,然后将词汇表保存到一个独立的vocab文件中. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: word_deal1.py @tim…

在这个kernel中,我们将讨论有助于更好地理解问题陈述和数据可视化的方法. 我还将提供有用的资源和信息的链接. 此脚本是用Python编写的. 我建议人们在桌面上安装anaconda,因为here提到了它的优点. 本教程中用于读取,处理和可视化数据的库是matplotlib,numpy,skimage和pydicom.. 图像大小(z,512,512),其中z是CT扫描中的切片数量,取决于扫描仪的分辨率. 由于计算能力的限制,这样的大图像不能直接送到卷积网络中. 因此,我们将不得不找到更可能患…

数据集及预处理 从这个例子开始,相当比例的代码都来自于官方新版文档的示例.开始的几个还好,但随后的程序都将需要大量的算力支持.Google Colab是一个非常棒的云端实验室,提供含有TPU/GPU支持的Python执行环境(需要在Edit→Notebook Settings设置中打开).速度比不上配置优良的本地电脑,但至少超过平均的开发环境. 所以如果你的电脑运行速度不理想,建议你尝试去官方文档中,使用相应代码的对应链接进入Colab执行试一试. Colab还允许新建Python笔记,来尝试自…

在文章中,我们将对输入到机器学习模型中的数据集进行预处理. 这里我们将对一个硬币数据集进行预处理,以便以后在监督学习模型中进行训练.在机器学习中预处理数据集通常涉及以下任务: 清理数据--通过对周围数据的平均值或使用其他策略来填补数据缺失或损坏造成的漏洞. 规范数据--将数据缩放值标准化到一个标准范围,通常是0到1.具有广泛值范围的数据可能会导致不规范,因此我们将所有数据都放在一个公共范围内. 一种热编码标签--将数据集中对象的标签或类编码为N维二进制向量,其中N是类的总数.数组元素都被设置为0…

数据挖掘入门系列教程(三)之scikit-learn框架基本使用(以K近邻算法为例) 简介 scikit-learn 估计器 加载数据集 进行fit训练 设置参数 预处理 流水线 结尾 数据挖掘入门系列教程(三)之scikit-learn框架基本使用(以K近邻算法为例) 数据挖掘入门系列博客:https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1661541.html 项目地址:GitHub 在上一篇博客中,我们使用了简单的OneR算法对Iris进行分类,在…