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基于3D散射变换和支持向量机对3D肺部CT序列进行结节的良恶性判别

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introduction

基于3D散射变换和支持向量机的肺部结节CT序列的良恶性分类

1、打开test_python.py 设定相应的训练集及测试集路径。运行py文件, 进行图像的预处理,因为后续需要将测试集和训练集进行统一的归一化处理,所以仍然需要对训练集进行处理

2、打开test_matlab.m 将libsvm-3.17 和 scatnet-0.2的所有子文件夹添加到路径中。运行test_matlab.m即可生成可用于评分的Submission.csv文件。 整个特征提取过程大概需要5分钟左右。

model_1.mat model_2.mat model_3.mat分别为三个已经训练好的模型

两个ipynb文件分别为生成数据集和最终分类的notebook

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基于3D散射变换和支持向量机对3D肺部CT序列进行结节的良恶性判别


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Language:MATLAB 47.2%Language:C++ 15.0%Language:C 9.9%Language:Java 6.8%Language:TeX 6.6%Language:HTML 5.0%Language:M4 4.3%Language:Python 3.0%Language:Jupyter Notebook 1.7%Language:Makefile 0.5%Language:M 0.0%