分享一个PyTorch医学图像分割开源库

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本文转载自:我爱计算机视觉

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分享一位52CV粉丝Ellis开发的基于PyTorch的专注于医学图像分割的开源库,其支持模型丰富,方便易用。其可算为torchio的一个实例,作者将其综合起来,包含众多经典算法,实用性比较强。

地址在这里:

https://github.com/MontaEllis/Pytorch-Medical-Segmentation

该库特点:

  1. 支持2D和3D医学图像分割,可以修改hparam.py文件来确定是2D分割还是3D分割以及是否可以进行多分类。

  2. 支持绝大数主流分割模型,几乎提供了所有的2D和3D分割的算法。

  3. 兼容几乎所有的医学数据格式(例如 nii.gz, nii, mhd, nrrd, ...),修改hparam.py的fold_arch即可。

作者提供了训练和测试推断的代码,简单配置后训练和推断都仅需要一行命令。

已包含的分割模型:

  • 2D

    •  unet

    •  unet++

    •  miniseg

    •  segnet

    •  pspnet

    •  highresnet(copy from https://github.com/fepegar/highresnet, Thank you to fepegar for your generosity!)

    •  deeplab

    •  fcn

  • 3D

    •  unet3d

    •  densevoxelnet3d

    •  fcn3d

    •  vnet3d

    •  highresnert(copy from https://github.com/fepegar/highresnet, Thank you to fepegar for your generosity!)

    •  densenet3d

下载1:OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程

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