医学心脏数据集分割建模实战

代码链接见文末

1.数据集

                下载链接:需要在：EchoNet Dynamic 进行申请，源码也是由斯坦福公布的

        数据集为心脏跳动的视频，我们可以根据视频中的图像，对每一帧的图像进行图像分割，根据心脏跳动时心房或者心室面积的变化，协助诊断。

2.分割任务流程解读

整段代码比较简单，模型都是使用的pytorch提供的模型，这篇研究的价值在于探究了深度学习应用的领域，提出了一个数据集

echonet/utils/segmentation.py     

配置参数解读   

Args:
    num_epochs (int, optional): Number of epochs during training
        Defaults to 50.迭代次数
    modelname (str, optional): Name of segmentation model. One of ``deeplabv3_resnet50'',  ``deeplabv3_resnet101'', ``fcn_resnet50'', or ``fcn_resnet101'' 模型名称，主要为pytorch内置模型
    pretrained (bool, optional): Whether to use pretrained weights for model
        Defaults to False.加载预训练权重
    output (str or None, optional): 输出文