eeaesa/gastric-cancer-detect

胃癌恶性病变组织检测

gastric-cancer-detect

胃癌恶性病变组织检测

Library Versions

 tensorflow >= 2.2
 tensorflow-addons >= 0.11
 OpenCV

数据准备

将图片路径及标签放在一个csv文件里，可以用data.py生成 格式如下：

filepath	label	maskpath	type	filename
F:/data/cancer/0/3375.jpg	0		train	3375.jpg
F:/data/cancer/0/0425.jpg	0		train	0425.jpg

训练

python trainM.py -net U2netS -i data/gastric.csv -size 160 -epochs 100 -batch_size 4 -opt SGD -lr 0.001

评估dice并生成测试集结果

python inferM.py -net U2netS -size 160 -p saved/xxxx_model.h5 -o 1

训练记录

Model	params	ImageSize	线下Score	线上Score
UEfficientNetB4	10.5M	320	-	0.630
U2netS	3.73M	256	0.6944	0.6664
U2netSP	4.27M	352	0.6947	0.6958
U2netSP	4.27M	416	0.7270	0.7476

Reference

• “华录杯”SEED江苏大数据开发与应用大赛——癌症风险智能诊断
• pytorch-U2Net, paper
• pytorch-Unet3,paper
• keras-unet
• UEfficientNetB4
• MultiResUNet