基于深度学习图像分割Unet的肿瘤区域识别辅助诊断系统python源码(含模型构建、后端架设和前端访问功能)

基于深度学习图像分割Unet的肿瘤区域识别辅助诊断系统python源码(含模型构建、后端架设和前端访问功能)，基于深度学习的肿瘤辅助诊断系统，以图像分割为核心，利用人工智能完成肿瘤区域的识别勾画并提供肿瘤区域的特征来辅助医生进行诊断。有完整的模型构建、后端架设、工业级部署和前端访问功能。TensorRT、PyTorch 、OpenCV 、Flask、Vue 深度学习（Deep Learning，简称DL）是机器学习（Machine Learning，简称ML）领域中一个新的研究方向，其目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，识别文字、图像和声音等数据。深度学习通过学习样本数据的内在规律和表示层次，使机器能够模仿视听和思考等人类活动，从而解决复杂的模式识别难题。 深度学习的核心是神经网络，它由若干个层次构成，每个层次包含若干个神经元。神经元接收上一层次神经元的输出作为输入，通过加权和转换后输出到下一层次神经元，最终生成模型的输出结果。神经网络之间的权值和偏置是神经网络的参数，决定了输入值和输出值之间的关系。 深度学习的训练过程通常涉及反向传播算法，该算法用于优化网络参数，使神经网络