LiTS Liver Tumor Segmentation Challenge Download - LiTS Liver Tumor Segmentation Challenge

LiTS Liver Tumor Segmentation Challenge

Outro código-fonte

1.0.0

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Imagesementation com VNET3D

Este é um exemplo do segmento de imagens de CT da Lits --- Heir-Tumor-Segmentation-Challenge

Pré -requisidades

As seguintes dependências são necessárias:

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

Como usar

(Re) Implementou o modelo com Tensorflow no artigo de "Milletari, F., Navab, N., & Ahmadi, SA (2016) V-NET: Redes neurais totalmente convolucionais para segmentação volumétrica de imagem médica.3DV 2016"

1 、 pré -processamento

Os dados da imagem e da máscara são todos os tipos de arquivos .nii, para treinar e visular, converta o arquivo .nii em arquivo .bmp.
Preparação de dados do fígado, tentei muitos tamanhos de patch e, finalmente
Dados de tumor Preparando, usando o patch (256.256,16): execute o getPatchImageAndMask.py, desative a linha gen_image_mask (srcimg, seg_liverimage, i, shape = (16, 256, 256), numberxy = 5, númeroz = 10) e habiltion = (16, 256, 256), numberxy = 5, númeroz = 10) e habiltion forma = (16, 256, 256), numberXy = 5, numberz = 10) e altere a máscara de trainliverMas para traintumormask
Por último, salve todo o caminho da pasta de dados no arquivo CSV: Execute o utils.py

O arquivo como este:

G: data segmentação imagem/0_161

G: data segmentação imagem/0_162

G: data segmentação imagem/0_163

2 、 Segmentação de fígado e tumor

o modelo VNET

Treine e preveja no script de vnet3d_train.py e vnet3d_predict.py

3 、 Baixe o recurso

Segmentação do fígado Modelo treinado, registro, dados de teste podem baixar aqui: https: //pan.baidu.com/s/1ijk6bg3vzm4nhwz6s2yfiw, senha: 74J5
Os dados do lits têm 130 casos, usando 0-110 casos traindo, e outros estão testando.
Lits Train and Test Source Data podem baixar aqui: https: //pan.baidu.com/s/1-kxj7res4kq5ypitfmqxeg Senha: NLRD