完整数据集下载：下载链接 1前言 在当今数字化时代，图像处理和分析已经成为了科学研究和技术应用领域的关键部分。在生物医学领域，图像分析对于诊断、治疗和疾病研究具有重要意义。本项目将带您深入了解U-net细胞分割技术，这是一种在生物医学图像领域广泛应用的语义分割方法，旨在精确地提取图像中细胞部分的像素点。通过学习如何应用U-net，您将能够更有效地处理生物医学图像，并从中获取有价值的信息。 2实验概述 实验目的：在本项目中，我们旨在精确提取图片中的细胞部分像素点，以实现细胞分割。 实验数据集：实验数据集。 实验语言：本项目主要使用了Python编程语言。 实验所需的库：在实验中，我们使用了...

此方法的具体细节与舌体分割类似，只是所用到的数据集不同！代码参照：计算机视觉智能中医（三）：基于Unet模型的舌头舌体图片分割 舌裂，即舌面裂纹。在中医诊断中健康人群的舌面看起来比较光滑，而舌体上出现各式各样的裂纹往往预示着患有一些疾病。舌裂的提取非常困难，舌面上的裂纹色值与普通舌面差别并不大，并且用户使用移动设备而非专业的舌象采集设备，机器识别细小的裂纹非常困难。中e诊基于使用U-Net网络分割的舌体图像，再次使用U-Net网络对舌面的裂纹进行提取。舌裂纹提取基于PyTorch框架，利用Python编写。首先根据标注数据在数据集中寻找出近200张舌裂患者的图像数据，使用Photosho...

完整项目下载：下载链接 1简介 舌体分割是舌诊检测的基础，唯有做到准确分割舌体才能保证后续训练以及预测的准确性。此部分真正的任务是在用户上传的图像中准确寻找到属于舌头的像素点。舌体分割属于生物医学图像分割领域。分割效果如下： 2数据集介绍 舌象数据集包含舌象原图以及分割完成的二元图，共9792张，示例图片如下： 3模型介绍 U-Net是一个优秀的语义分割模型，在中e诊中U-Net共三部分，分别是主干特征提取部分、加强特征提取部分、预测部分。利用主干特征提取部分获得5个初步有效的特征层，之后通过加强特征提取部分对上述获取到的5个有效特征层进行上采样并进行特征融合。最终获得了一个结合所有...

1系列文章导航 系列文章2计算机视觉智能中医（二）：基于mediapipe的手掌图片穴位识别系列文章3计算机视觉智能中医（三）：基于Unet模型的舌头舌体图片分割系列文章4计算机视觉智能中医（四）：舌象图片中舌体倾斜判别系列文章5计算机视觉智能中医（五）：舌象图片亮度的自适应调节系列文章6计算机视觉智能中医（六）：基于曲线拟合舌体胖瘦的自动分析系列文章7计算机视觉智能中医（七）：基于Unet模型的舌面裂纹自动分析 2写文目的 前不久我发布了“【python-Unet】计算机视觉舌象舌头图片分割机器学习”入选了全c站综合热榜第二以及人工智能榜第一，谢谢大家的喜爱。于是我计划新开一个专栏，分模块...