ImageSegmation con VNET3D
Este es un ejemplo del segmento de imágenes de CT de LITS --- hígado-tumor-segmentación-Challenge 
Requisitos previos
Se necesitan las siguientes dependencias:
- numpy> = 1.11.1
- Simpleitk> = 1.0.1
- opencv-python> = 3.3.0
- tensorflow-gpu == 1.8.0
- pandas> = 0.20.1
- Scikit-Learn> = 0.17.1
Cómo usar
(re) implementó el modelo con TensorFlow en el documento de "Milletari, F., Navab, N. y Ahmadi, SA (2016) V-Net: redes neuronales totalmente convolucionales para la segmentación de imágenes médicas volumétricas.3DV 2016"
1 、 Preproceso
- Los datos de LIT de imagen y máscara son todo tipo de archivos .nii, para entrenar y visular, convertir el archivo .nii en archivo .bmp.
- Preparación de datos de hígado, he probado muchos tamaños de parche y finalmente usando el parche (256,256,16), si tiene una mejor GPU, puede cambiar de 16 a 24 o 32: ejecute getPatchimageEndmask.py
- Preparación de datos del tumor, utilizando el parche (256,256,16): ejecute getPatchImageAndmask.py, deshabilite la línea gen_image_mask (srcimg, seg_liverimage, i, shape = (16, 256, 256), numberxy = 5, numberz = 10) y se encuentre la línea gen_image_mask (srcimg, SEG, seg, sege, sege, sege, seg, sege, sege_tumoriMesk, SEG, SEG, SEG, SEG, SEG, SEG, SEG, SEG, SEG, SEG, SEG, SEG, SEG, SEG, SEG. forma = (16, 256, 256), Numberxy = 5, NumberZ = 10), y cambie el TrainLivermask a TrainMormask
- Último guarda toda la ruta de la carpeta de datos en el archivo CSV: ejecute Utils.py
el archivo como este:
G: data segmation image/0_161
G: data segmation image/0_162
G: data segmation image/0_163
2 、 segmentación hepática y tumoral
- Entren y predice en el script de vnet3d_train.py y vnet3d_predict.py
3 、 Descargar recurso
- Modelo capacitado de segmentación de hígado, registro, datos de prueba se pueden descargar aquí: https: //pan.baidu.com/s/1ijk6bg3vzm4nhwz6s2yfiw, contraseña: 74J55
- Los datos de LIT tienen 130 casos, utilizando el traspaso de 0-110 casos, y otros son las pruebas. El resultado de pruebas puede descargarse aquí: https: //pan.baidu.com/s/1a_-u7tjcn7riqnrlasqi4a contraseña: 22es
- LITS Train and Test Foure Data puede descargarse aquí: https: //pan.baidu.com/s/1-kxj7res4kq5ypitfmqxeg contraseña: nlrd
Resultado
Pérdida entrenada 
Resultado del segmento de hígado
Tabla de clasificación de hígado 
El resultado de la segmentación del caso de prueba puede ver en el archivo de 35.mp4,38.mp4 y 51.mp4
El primer col es srcImage, el segundo col es la imagen de máscara de rótula, el tercer col es la imagen de segmentación de Vnet 
Tabla de clasificación de lesiones 
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