分享一個PyTorch醫學圖像分割開源庫

OpenCV學堂 昨天

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來源：公眾號 我愛計算機視覺授權

 

 

分享一位52CV粉絲Ellis開發的基於PyTorch的專注於醫學圖像分割的開源庫，其支持模型豐富，方便易用。其可算為torchio的一個實例，作者將其綜合起來，包含眾多經典算法，實用性比較強。

 

地址在這里：

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

 

該庫特點：

1. 支持2D和3D醫學圖像分割，可以修改hparam.py文件來確定是2D分割還是3D分割以及是否可以進行多分類。

2. 支持絕大數主流分割模型，幾乎提供了所有的2D和3D分割的算法。

3. 兼容幾乎所有的醫學數據格式(例如 nii.gz, nii, mhd, nrrd, ...)，修改hparam.py的fold_arch即可。

 

作者提供了訓練和測試推斷的代碼，簡單配置后訓練和推斷都僅需要一行命令。

 

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

 

作者歡迎大家提意見和建議~