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LiTS Liver Tumor Segmentation Challenge

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1.0.0

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Imagesegmentation avec Vnet3d

Ceci est un exemple du segment des images CT à partir de LITS ---

Prérequisités

Les dépendances suivantes sont nécessaires:

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

Comment utiliser

(re) a mis en œuvre le modèle avec Tensorflow dans le document de "Milletari, F., Navab, N., et Ahmadi, SA (2016) V-Net: réseaux de neurones entièrement convolutionnels pour la segmentation volumétrique de l'image médicale.3dv 2016"

1 、 Prétraitement

Les données LITS de l'image et du masque sont tous des types de fichiers .nii, afin de former et de visualiser, convertir le fichier .nii en fichier .bmp.
Préparation des données du foie, j'ai essayé de nombreuses tailles de correctif, et enfin en utilisant le correctif (256.256,16), si vous avez un meilleur GPU, vous pouvez changer 16 à 24 ou 32: exécutez le getPatchImageAndmask.py
Tumor data preparing,using the patch(256,256,16):run the getPatchImageAndMask.py,disable the line gen_image_mask(srcimg, seg_liverimage, i, shape=(16, 256, 256), numberxy=5, numberz=10) and enable the line gen_image_mask(srcimg, seg_tumorimage, i, forme = (16, 256, 256), NumberXy = 5, Numberz = 10), et modifiez le TrainLivermask en Traintumormask
Enregistrez-vous dernier tout le chemin du dossier de données dans le fichier CSV: exécutez les utils.py

le fichier comme ceci:

G: data segmentation image / 0_161

G: data segmentation image / 0_162

G: data segmentation image / 0_163

2 、 Segmentation du foie et des tumeurs

le modèle VNET

former et prédire dans le script de vnet3d_train.py et vnet3d_predict.py

3 、 Télécharger la ressource

Modèle formé de la segmentation du foie, journal, données de test peuvent télécharger ici: https: //pan.baidu.com/s/1ijk6bg3vzm4nhwz6s2yfiw, mot de passe: 74J5
Les données LITS ont 130 cas, en utilisant 0-110 cas de traçage, et d'autres sont testés.
Les données sur les trains et les tests de test peuvent télécharger ici: https: //pan.baidu.com/s/1-kxj7res4kq5ypitfmqxeg mot de passe ： nlrd