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使用ResUNet在Matlab中进行脑肿瘤图像分割的代码：brain_tumor_segmentation
资源介绍
matlab图像分割肿瘤代码自述文件
在Matlab中使用ResUNet进行脑肿瘤分割
数据源：脑部MRI分割，将数据粘贴到source文件夹。
运行安装程序以初始化路径。
LGG细分数据集
该数据集包含脑部MR图像以及手动FLAIR异常分割蒙版。
这些图像是从The
Cancer
Imaging
Archive（TCIA）获得的。
他们对应于癌症基因组图谱（TCGA）低级神经胶质瘤收集物中的110例患者，至少具有液衰减倒置恢复（FLAIR）序列和可用的基因组数据。
肿瘤基因组和患者数据在data.csv文件中提供。
所有图像均以.tif格式提供，每个图像有3个通道。
对于101种情况，有3个序列可用，即对比前，FLAIR，对比后（按通道顺序）。
对于9例，缺少造影剂后顺序，对于6例，缺少造影剂前顺序。
丢失的序列将替换为FLAIR序列，以使所有图像变为3通道。
遮罩是二进制的1通道图像。
它们将出现在FLAIR序列中的FLAIR异常分段（适用于所有情况）。
数据集被组织成110个文件夹，每个文件夹都以案例ID命名，其中包含有关源机构的信息。
每个文件夹包含具有以下命名约定的MR图像：