基于深度学习的脑组织自动分割的医学图像处理项目-PyTorch

项目描述 基于深度学习的脑组织自动分割的医学图像处理项目
基于 MRBrainS 挑战赛脑部 MRI 数据，用深度学习实现脑组织自动分割的医学图像处理项目。

项目功能
脑部 MRI 图像分割推理，支持 UNet 和 FCN 两种模型
Dense CRF 后处理优化分割边界
支持训练、评估、可视化对比
tkinter 桌面GUI：选图→分割→叠加标注/热力图/掩码三种显示模式

运行环境
Windows，Python 3.9，PyTorch 2.x，numpy 2.x，OpenCV 4.x

项目技术
PyTorch 深度学习框架，UNet 编码器-解码器跳连结构，FCN 全卷积网络，VGG16 预训练特征提取，Dense CRF 概率图后处理，opencv 图像预处理与可视化，tkinter 桌面界面

以上系统源码经过技术整理与调试，确保能正常运行