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COVID-19-20——基于VNet3D分割网络的改进之混合损失

今天将分享COVID的二值分割的完整改进实现过程，主要是采用了混合损失函数来训练网络模型，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...一、图像分析与预处理（1）、199例COVID的CT原始数据和标注数据及训练标签文件可以在官网上下载获取得到。验证数据一共有50例CT数据，也可以在官网上下载了。...（4）、然后在采用均值为0，方差为1的方式对原始图像进行归一化处理。...二、分割网络（1）、搭建VNet3d模型，网络输入大小是（160，160，64）。具体实现可以参考Tensorflow入门教程（十九）——基于VNet的前列腺分割案例。...具体实现可以参考Tensorflow入门教程（三十四）——常用两类图像分割损失函数。（3）、分割损失结果和精度经过如下图所示。

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2022ATM——气道树分割挑战赛（二）

因此，我们最终在测试阶段选择以下指标：[1] 树长检测率（TD）和树枝检测率（BD），[2] 骰子相似系数 (DSC) 和精度。...因此本文针对肺组织内气管采用Vnet3d来分割。 2、肺组织区域提取参考前一篇实现，这里不多赘述。...，然后将数据分成训练集和验证集，分别对训练集和验证集中的肺组织里随机提取80个patch（patch的mask前景像素个数百分比大于1%），patch大小是96x96x176。...4、搭建VNet3d网络，使用Adam优化器，学习率是0.001，batchsize是1，epoch是20，损失函数采用二分类的dice。...5、训练集部分结果训练损失结果和精度结果验证损失结果和精度结果 6、验证集结果，左图是金标准结果，右图是预测结果。

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AMOS2022——多模态腹部多器官分割挑战赛

二、AMOS2022任务 AMOS 2022 包含两个任务，参与团队可以在其中进行并提交他们的结果： a) 任务 1 - 腹部器官分割（仅限 CT）：作为一项主要的常规任务，任务 1 旨在全面评估不同分割方法在大规模和多样性...评估指标：骰子相似系数 (DSC) 和归一化表面骰子 (NSD)，将用于评估分割方法性能的不同方面。...1、人体ROI区域提取，由于腹部器官是在人体内部的，其余都是背景，为了减少背景对分割效果的影响，首先要对人体区域进行提取。...4、搭建VNet3d网络，使用AdamW优化器，学习率是0.001，batchsize是1，epoch是300，损失函数采用二分类的dice和交叉熵。...10、搭建VNet3d网络，使用AdamW优化器，学习率是0.001，batchsize是1，epoch是300，损失函数采用多分类的dice和交叉熵。

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SPIDER2023——脊柱分割:椎间盘、椎骨和椎管分割

评估基于骰子相似系数（DICE）分数，这是评估分割性能的广泛使用的指标。分别计算三种解剖结构中的每一个的DICE分数：椎骨，椎间盘（IVD）和椎管。...3、搭建VNet3d网络，使用AdamW优化器，学习率是0.001，batchsize是1，epoch是300，损失函数采用多类的dice和交叉熵。...3、搭建VNet3d网络，使用AdamW优化器，学习率是0.001，batchsize是1，epoch是300，损失函数采用多类的dice和交叉熵。...3、搭建VNet3d网络，使用AdamW优化器，学习率是0.001，batchsize是1，epoch是300，损失函数采用二值化的dice和交叉熵。...6、搭建VNet3d网络，使用AdamW优化器，学习率是0.001，batchsize是1，epoch是300，损失函数采用多类的dice和交叉熵。

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AMOS2022——腹部多器官分割挑战赛（二）

二、AMOS2022任务 AMOS 2022 包含两个任务： a) 任务 1 - 腹部器官分割（仅限 CT）：作为一项主要的常规任务，任务 1 旨在全面评估不同分割方法在大规模和多样性 CT 扫描中的性能...评价指标两个经典的医学分割指标：骰子相似系数 (DSC) 和归一化表面骰子 (NSD)，将用于评估分割方法性能。三、技术路线任务1的详细流程参考此文AMOS2022——腹部多器官分割挑战赛。...在任务1的测试集上进行预测，结果如下所示。任务2 1、人体ROI区域提取，由于器官都是在人体内部的，其余都是背景，为了减少背景对分割效果的影响，首先要对人体区域进行提取。...4、搭建VNet3d网络，使用Adam优化器，学习率是0.001，batchsize是1，epoch是40，损失函数采用多类focal loss。...5、训练结果和验证结果训练损失和精度验证损失和精度 6、测试结果验证集部分结果，左边是金标准结果，右边是预测结果。

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AMOS2022——腹部多器官分割挑战赛

二、AMOS2022任务 AMOS 2022 包含两个任务： a) 任务 1 - 腹部器官分割（仅限 CT）：作为一项主要的常规任务，任务 1 旨在全面评估不同分割方法在大规模和多样性 CT 扫描中的性能...评价指标两个经典的医学分割指标：骰子相似系数 (DSC) 和归一化表面骰子 (NSD)，将用于评估分割方法性能。...2、分析步骤1ROI图像信息，得到图像平均大小是500x322x148，因此将图像缩放到固定大小176x112x80。...4、搭建VNet3d网络，使用Adam优化器，学习率是0.001，batchsize是1，epoch是40，损失函数采用多类focal loss。...5、训练结果和验证结果训练损失和精度验证损失和精度 6、测试结果验证集部分结果，左边是金标准结果，右边是预测结果。

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SegRap 2023——用于放疗计划的高危器官和肿瘤的分割

分割指标：骰子相似系数 (DSC) 和归一化表面骰子 (NSD)。...图像预处理，对步骤1的原始图像进行（-300，1500）窗宽窗位截断，然后采用均值为0，方差为1的方式进行归一化处理。然后将数据分成训练集和验证集，对训练集做10倍数据增强处理。...3、搭建VNet3d网络，使用AdamW优化器，学习率是0.001，batchsize是1，epoch是600，损失函数采用多分类的dice和交叉熵。...图像预处理，对步骤1的原始图像进行（-300，1500）窗宽窗位截断，然后采用均值为0，方差为1的方式进行归一化处理。然后将数据分成训练集和验证集，对训练集做10倍数据增强处理。...3、搭建VNet3d网络，使用AdamW优化器，学习率是0.001，batchsize是1，epoch是300，损失函数采用二值化的dice和交叉熵。

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Zenlayer合并大河云联的背后：1+1如何大于2？

据全球市场研究机构Gartner预测，2016年-2020年全球SD-WAN市场复合增长率高达57.4%；2018年，企业部署SD-WAN的服务规模从2015年的不足1%增长到30%。...2019年1月Zenlayer正式成为首批通过可信云SD-WAN解决方案认证的服务商，而此次并购能够进一步增强Zenlayer的研发能力和技术规范，有望为整个行业提供更多标杆性的优秀产品与解决方案，积极推动云网融合的发展与落地...1+1如何大于2？此次并购，对Zenlayer而言是一个崭新的开始。...但与此同时，各路玩家纷纷挤进赛道，试图在这一领域分一杯羹，拿得一手好牌的Zenlayer能否发挥1+1>2的优势，在后续的发展中激流勇进，这将充分考验Zenlayer的业务整合速度、战略眼光以及超强的执行力

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聊聊损失函数1. 噪声鲁棒损失函数简析 & 代码实现

带噪声的损失函数如下 \begin{align} L(f(x), y_{noise}) &= (1-\eta)*L(f(x), y) + \eta * L(f(x), 1-y) \\ & = (1-2\...eta)*L(f(x),y) + \eta*[L(f(x),y)+L(f(x),1-y)] \\ & = (1-2\eta)*L(f(x),y) + \eta K \\ \end{align} 因此如果损失函数满足...作者认为这样的损失函数就是symmetric的。那有哪些常见的损失函数是symmetric loss呢？ MAE就是！...不过改变q的取值，就会发现玄妙所在 q->1: , 就是MAE Loss q->0: 根据洛必达法则,对分子分母同时求导，就会得到 , 就是Cross Entropy 所以GCE损失函数通过控制...对比下二者的损失函数，PL是最小化带噪标签y的损失的同时，最大化模型在随机标签上的损失。NL是直接最大化模型在非真实标签y上的损失。

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QUBIQ2021——医学分割结果的不确定性挑战

1、比赛介绍 QUBIQ 挑战涉及对生物医学图像分割中的不确定性进行量化的基准算法。参与者将从事二值化分割任务，所有这些任务都带有领域专家的多个注释。...0 到 1 之间的掩码来预测专家标签的分布，该掩码应该重现专家的累积分割。...所有阈值的骰子分数将被平均。...C、采用Vnet2d网络结构进行分割，损失函数采用的是dice损失，学习率是0.001，dropout是0.5，训练epoch是10，batchsize是24，网络输入大小是256x256x1，输出大小是...D、损失函数计算是每一个通道进行计算dice，最后再通过加权平均所有通道的损失作为最终损失值。

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实验七香农编码_香农编码效率可以大于1吗

二进制香农编码过程如下： 1、将信源发出的N个消息符号按其概率的递减次序依次排列。 2、按下式计算第i个消息的二进制代码组的码长，并取整。...sum1.0001){ printf("您输入的数据不符合要求，请重新输入：\n"); return 0; } else{ //冒泡排序 for(i=0;i1;...++i){ for(j=0;j1;++j){ if(a[j]1]){ temp = a[j]; a[j] = a[j+1]; a[j+1]=temp; } } }...//累加概率 for(i=1;i<cnt;++i){ for(j=0;j<i;j++){ p[i]+=a[j]; } } //求lb(a(i)) for(i=0;i1) s[i][j]=0; else{ s[i][j]=1; temp -= 1; } } } //输出 printf("信源消息符号ai 符号概率p(ai) 累加概率

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寻找大于1G的文件并清之脚本

find /data01/logs/ -ctime +7 -name "*.txt" -exec rm -f {} \;

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KiPA2022——肾肿瘤多组织分割

四、KiPA2022指标从两个方面评估分割性能：（1）基于区域的度量：使用骰子相似系数（DSC）来评估基于区域的重叠指数。...对于一幅图像中的每个目标，将金标准分割点集声明为A，预测分割点集为B，则：DSC（骰子相似系数，越大越好） HD（豪斯多夫距离，越小越好） ||a-b|| 是欧几里得距离。...2、图像预处理，步骤1的图像进行（5，95）截断，然后采用均值为0，方差为1的方式进行归一化处理。然后将数据分成训练集和验证集，对训练集做15倍数据增强处理。...3、搭建VNet3d网络，使用Adam优化器，学习率是0.001，batchsize是1，epoch是50，损失函数采用多类dice，多类别权重是1，5，1，5，3。...4、训练结果和验证结果 dice训练损失和精度，验证损失和精度。

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HaN-Seg2023——头颈高危器官分割

三、HaN-Seg2023数据集训练集包含 42 名接受 CT 和 T1 加权 MR 成像和对应CT 图像30个高危器官 (OAR) 的分割结果，采用二进制分割掩码的形式，这些分割掩码是通过管理手动像素级专家图像注释获得的...测试集包含 14名接受 CT 和 T1 加权 MR 成像。评价指标：骰子相似系数 (DSC) ，Hausdorff 距离 (HD95) ，中心线 DSC (clDSC)。...四、技术路线 1、头颈区域提取，首先使用固定阈值（-600，最大像素值）和最大连通域法获取整个人体ROI区域，然后采用肺分割方法提取肺部区域，然后人体ROI区域减去整个肺部区域后再求最大连通域方法就可以获得头颈...图像预处理，对步骤1的原始图像进行（-300，1500）窗宽窗位截断，然后采用均值为0，方差为1的方式进行归一化处理。然后将数据分成训练集和验证集，对训练集做10倍数据增强处理。...3、搭建VNet3d网络，使用AdamW优化器，学习率是0.001，batchsize是1，epoch是600，损失函数采用多分类的dice和交叉熵。

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CAS2023——脑动脉分割挑战赛

骰子相似系数。...3）狭窄区域的骰子相似系数。4）狭窄区域的平均豪斯多夫距离（AHD）。...四、技术路线方案一、传统图像处理分割脑动脉 1、首先采用脑分割方法提取头部区域，去除多余背景区域，然后根据头部ROI从原始图像中提取ROI区域。...图像预处理，对步骤1的ROI图像采用均值为0，方差为1的方式进行归一化处理，再将数据分成训练集和验证集，对每个图像随机裁切提取10个patch，大小为256x256x256。...3、搭建VNet3d网络，使用AdamW优化器，学习率是0.001，batchsize是1，epoch是300，损失函数采用二值化的dice和交叉熵。

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RAVIR2022——视网膜动脉和静脉分割和定量分析挑战赛

排行榜是根据最好的平均骰子分数排序的。...RAVIR 数据集下载：https://drive.google.com/file/d/1jCvIBu35pBP3uGKvdOQpQ0cXRhViITPX/view 四、技术路线 1、采用简单处理，对图像进行缩放固定到...512x512大小，图像采用均值为0，方差为1进行归一化，将数据分成训练（20张）和验证集（3张），其中训练集采用数据增强，扩充20倍。...2、搭建VNet2d网络，使用AdamW优化器，学习率是0.001，batchsize是16，epoch是200，损失函数采用dice loss。

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DRAC2022——糖尿病视网膜病变分析挑战赛

四、DRAC2022评价指标任务 1（分割指标）：平均骰子相似系数 (mDSC)，平均联合交点 (mIOU)，平均精度，平均灵敏度。...2、搭建VNet2d网络，使用AdamW优化器，学习率是0.001，batchsize是12，epoch是200，损失函数采用二值化dice+交叉熵。...2、搭建VNet2d网络，使用AdamW优化器，学习率是0.001，batchsize是12，epoch是200，损失函数采用二值化dice+交叉熵。...2、搭建VNet2d网络，使用AdamW优化器，学习率是0.001，batchsize是12，epoch是200，损失函数采用二值化dice+交叉熵。...2、搭建ResNet2d网络，使用AdamW优化器，学习率是0.001，batchsize是36，epoch是100，损失函数采用交叉熵。

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-1大于1，-1乘3不等于-3，C语言这个规则你必须得会！

今天我们由C语言的一个经典题目入手，跟大家聊聊C语言一个非常重要的规则，不要着急，让我们从-1大于1的例子说起。...unsigned int i=1; signed int j=-1; 很简单，无符号数i，有符号数j，比较i和j的大小，按照常理i是大于j的，但是实验证明j>i，也就是说-1>1，为什么会这样呢？...在C语言中，若遇到无符号数和有符号数之间的操作，这时候会出现数据类型的提升现象，编译器会自动把有符号数转化为无符号数来进行处理，因此i是1没错，但j却不是-1了，而是变成了 4294967295。...到这里，数据的对应关系就一目了然了， -1 自然对应的就是 4294967295了。由-1大于1的例子，我们对C语言的自动转换原则进行简单总结。...我们一步一步分析，有符号数-1与无符号数3进行算数运算，-1变为无符号数4294967295，再乘3得12884901885。

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2022ISLES——缺血性中风病变分割挑战

三、ISLES‘22数据集一共提供了250例多模态数据集评估指标：骰子分数，绝对体积差，绝对病变计数差异，病变F1评分。...3、分析步骤1的ROI图像信息，得到图像平均大小是75x90x58，因此将图像缩放到固定大小96x96x64。...4、图像预处理，对步骤3的原始图像进行像素范围是（5，95）的截断，然后采用均值为0，方差为1的方式进行归一化处理。然后将数据分成训练集和验证集，对训练集做5倍数据增强处理。...5、搭建VNet3d网络，使用Adam优化器，学习率是0.001，batchsize是3，epoch是40，损失函数采用二分类的dice。...6、训练结果和验证结果训练损失结果和精度结果验证损失结果和精度结果 7、测试结果左图是金标准结果，右图是预测结果。

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目标检测模型YOLO-V1损失函数详解

❝上期我们一起学习了YOLOV1算法的原理框架，如下：目标检测算法YOLO-V1算法详解今天我们深入一步，一起学习下关于YOLO-V1算法的损失函数和优缺点。...❞ YOLO-V1损失函数从上期我们知道，YOLO-V1算法最后输出的检测结果为7x7x30的形式，其中30个值分别包括两个候选框的位置和有无包含物体的置信度以及网格中包含20个物体类别的概率。...YOLO-V1损失函数构成在上图中，我们也能清晰的看出来，整个算法的损失是由预测框的坐标误差，有无包含物体的置信度误差以及网格预测类别的误差三部分组成，三部分的损失都使用了均方误差的方式来实现。...有object的box的confidence loss和类别的loss的loss weight正常取1。类别损失类别损失这里也用了均方误差，实际上，感觉这里用交叉熵更好一些。...好了，至此，我们这两期学习了YOLO-V1的结构框架和损失函数。下期我们将一起学习YOLO-V2的框架，看看YOLO-V2对YOLO-V1做了哪些改进。

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