Taidi_7th_B

第七届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛 B题：直肠癌淋巴结转移的智能诊断

初学小白的解决方案：使用U-net进行肿瘤预测

How to Use

运行generate_train.py获得训练集
运行generate_test.py获得验证集
运行train.py训练模型，模型结果保存于models/
运行test.py实现预测，预测结果保存于preds/
注1：test.py直接使用验证集进行预测（目的是直观查看模型预测效果），实际中得自己再制作测试集，实现方法同generate_test.py,具体实现见result_generate.py
注2：理解代码可见原博，也可查看助于理解代码的实验.ipynb，我做了一些可视化助于理解~
注3：使用自己制定测试集预测，依次修改运行result_generate.py,result_test.py,result_test.py即可（较易懂）。

dice_coef = 0.8

（这里使用验证集 qwq）

注: gt 为 groundTruth, pred 为模型预测结果

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 2 Commits
images		images
show		show
test		test
train		train
HDF5DatasetGenerator.py		HDF5DatasetGenerator.py
HDF5DatasetWriter.py		HDF5DatasetWriter.py
README.md		README.md
Unet.py		Unet.py
generate_test.py		generate_test.py
generate_train.py		generate_train.py
result_generate.py		result_generate.py
result_name.py		result_name.py
result_test.py		result_test.py
test.py		test.py
train.py		train.py
utils.py		utils.py
【学习】测试函数.ipynb		【学习】测试函数.ipynb
助于理解代码的实验.ipynb		助于理解代码的实验.ipynb
检查模型结果.ipynb		检查模型结果.ipynb
求体积.ipynb		求体积.ipynb