Deep Learning is powerful approach to segment complex medical image.
This demo shows how to prepare pixel label data for training, and how to create, train and evaluate VGG-16 based
SegNet to segment blood smear image into 3 classes – blood parasites, blood cells and background.
医用画像処理において、Deep Learningは非常に強力なアプローチの一つです。
本デモでは、ネットワーク学習のためのラベル画像の準備、SegNetの作成と学習、そして評価までの一連の流れをご紹介します。使用する画像は血液塗抹標本画像で、この画像をSegNetを用いて3クラス(赤血球、病原虫、背景)に分割します。

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