Medical Image Segmentation Using SegNet

How to create, train and evaluate SegNet for medical image segmentation

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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