更新暑假做过的项目（医学数据多标签分类与多标签分割，医学数据二分类）

写在前面

暑假参与了两个项目，收获颇多。搭建网络有许多走过的弯路与经验，调参也是一个必要的技能，在这里想一并分享给大家我在项目中积累的经验和一些小技巧。
PS：结合个人经验与网上经验，大家斟酌自取。
下面的几个标题会在这几天整理发出来

医学图像多标签分类

如何将3D图片转为2D图片、标签

任务介绍

根据提供的CT平扫厚层图像、目标器官的体素级3D标签以及目标器官是否有创伤疾病的分类标签，设计相应算法以实现急诊多器官的快速分割及多疾病筛查。其中的关键要素如下：

1.腹部CT平扫厚层图像，三维数据。

2.包含肝、脾、左肾、右肾的体素级标注以及各器官正常/异常的编码。

2.首先需要针对四个器官各自是否正常的四个二分类；其次是需要精准分割出每个器官的损伤病灶区域。

利用3D网络

Resnet3D

利用2D网络

Resnet2D+阈值处理

加入ASLloss

医学图像多标签分割

如何将3D图片转为2D图片、标签

利用3D网络

参考UNETR++
https://github.com/ShahinaKK/www.example.com

利用2D网络

Deeplabv3plus++，这个代码忘记参考文献是哪个了
跑的结果可以很高

医学图像二分类

任务介绍

分类CT图像小肠癌阴性和阳性并绘制热图

遇到的过拟合问题以及如何解决

采用更低层的网络
加入dropout

数据预处理调整

如何修改resnet网络

如何可视化模型——利用Grad-CAM