Pytorch Medical Segmentation

Pytorch醫學細分

閱讀中文簡介：這裡！

筆記

我們計劃在不久的將來對代碼進行重大更新，因此，如果您有任何建議，請隨時給我發送電子郵件或提及它們。

最新更新

• 2021.1.8釋放火車和測試代碼。
• 2021.2.6在Shanshan Li的幫助下，骰子中的一個錯誤。
• 2021.2.24發布了視頻教程（https://www.bilibili.com/video/bv1gp4y1h7kq/）。
• 2021.5.16 UNET3D實施中的一個錯誤已修復。
• 2021.5.16公制代碼已發布。
• 2021.6.24所有參數都可以在hparam.py中調整。
• 2021.7.7現在您可以參考Pytorch-Medical-Classification中的醫學分類
• 2022.5.15現在您可以參考SSL-For-Medical-Medical細分中的醫學細分學習半監督學習
• 2022.5.17我們更新培訓和推理代碼並修復一些錯誤。

要求

• Pytorch1.7
• Torchio <= 0.18.20
• python> = 3.6

注意

• 您可以修改HPARAM.PY以確定2D或3D分割以及是否可能進行多酸性化。
• 我們為幾乎所有2D和3D分割提供算法。
• 該存儲庫幾乎與所有醫療數據格式兼容（例如Nii.gz，Nii，Mhd，nrd，...），通過在配置的HPARAM.PY中修改fold_arch 。我希望您在使用標籤上標記為1而不是255之前將源圖像和標籤圖像同時轉換為同一類型。
• 如果您想使用多類別程序，請自己修改相應的代碼。我無法確定您的特定類別。
• 無論是在2D還是3D中，都可以使用補丁處理此項目。因此，圖像不必嚴格相同的大小。但是，在2D中，您應該將補丁設置得足夠大。

準備數據集

示例1

如果您的源數據集為：

 source_dataset
├── source_1.mhd
├── source_1.zraw
├── source_2.mhd
├── source_2.zraw
├── source_3.mhd
├── source_3.zraw
├── source_4.mhd
├── source_4.zraw
└── ...

和您的標籤數據集是：

 label_dataset
├── label_1.mhd
├── label_1.zraw
├── label_2.mhd
├── label_2.zraw
├── label_3.mhd
├── label_3.zraw
├── label_4.mhd
├── label_4.zraw
└── ...

那麼您的應該將fold_arch mhd mohd mhd mhd mhd， source_train_dir作為source_dataset和label_train_dir為label_dataset in hparam.py.py

示例2

如果您的源數據集為：

 source_dataset
├── 1
    ├── source_1.mhd
    ├── source_1.zraw
├── 2
    ├── source_2.mhd
    ├── source_2.zraw
├── 3
    ├── source_3.mhd
    ├── source_3.zraw
├── 4
    ├── source_4.mhd
    ├── source_4.zraw
└── ...

和您的標籤數據集是：

 label_dataset
├── 1
    ├── label_1.mhd
    ├── label_1.zraw
├── 2
    ├── label_2.mhd
    ├── label_2.zraw
├── 3
    ├── label_3.mhd
    ├── label_3.zraw
├── 4
    ├── label_4.mhd
    ├── label_4.zraw
└── ...

然後您的應該將fold_arch mok ford_arch為*/ *。 mhd ， source_train_dir為source_dataset和label_train_dir為label_dataset in hparam.py.py

訓練

• 沒有預驗證的模型

 set hparam.train_or_test to 'train'
python main.py

• 與預驗證的模型

 set hparam.train_or_test to 'train'
python main.py -k True

推理

• 測試

 set hparam.train_or_test to 'test'
python main.py

例子

教程

• https://www.bilibili.com/video/bv1gp4y1h7kq/

完畢

網絡

• 2d

• UNET
• UNET ++
• Miniseg
• segnet
• pspnet
• HighResnet（摘自https://github.com/fepegar/highresnet，謝謝Fepegar的慷慨大方！）
• Deeplab
• FCN

• 3D

• UNET3D
• 殘留-unet3d
• 密集voxelnet3d
• fcn3d
• vnet3d
• HighResnert（摘自https://github.com/fepegar/highresnet，謝謝Fepegar的慷慨！）
• densenet3d
• UNETR（摘自https://github.com/tamasino52/unetr）

公制

• 指標。 py評估您的結果

托多

• 數據集
• 基準
• nnunet

順便一提

這個項目並不完美，還有很多問題。如果您正在使用此項目，並且想給作者一些反饋，則可以給我發送電子郵件。

致謝

該存儲庫是在3D和2D中進行醫學細分的非正式Pytorch實施，並且高度基於Medicalzoopytorch和Torchio。謝謝您的上述存儲庫。該項目是在Ruoxiu Xiao教授，Shuang Song和Cheng Chen博士的監督下完成的。感謝您的張，Daiheng Gao，Jie Zhang，Xing Tao，Weili Jiang和Shanshan Li獲得的所有幫助。