毕设思路前言一、我的问题是什么？
医疗图像的思路大概有哪些目前的进展到哪里了目前卡壳的问题 二、一些代码问题以及解决方法
1.引入库2.读入数据 总结参考
前言
自己写毕设的，个人思路的笔记
一、我的问题是什么？ 医疗图像的思路大概有哪些
| 问题方向（数据集） | 方法思路 |
|---|---|
| 检测分割脑肿瘤（BRATS） | CNN + U-net |
| 检测胸片结节（LUNA16） | Faster RCNN/Znet/Unet/YOLOv5 |
| 前列腺分割（PROMISE12） | CNN + U-net +ResBlock【^doc4】 |
下载了Luna16数据集下载并运行了YOLOv5，下载了unet模型会一点简单的处理：读取医疗图像，根据标注展示结节的位置画圈参考别人的博客，用YOLOv5 在显卡上跑检测肺结节的模型，尝试跑了两轮 目前卡壳的问题
unet本身不会写，只会抄
数据集不会处理，也只会抄
unet 需要那种图像分割的标签，就是这种
和YOLO感觉不太一样
但是LUNA16只有给肺结节圈个圈的标签，对于比如这种
略难受，现在还在搜集资料
二、一些代码问题以及解决方法 1.引入库代码如下（示例）：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
2.读入数据
代码如下（示例）：
data = pd.read_csv(
'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())
该处使用的url网络请求的数据。
总结
提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
https://blog.csdn.net/m0_38088084/article/details/107753665
