PyTorch医学图像分割开源库
发布时间：2021-10-28 栏目：医学, 图像处理, 机器视觉, 深度学习 评论：0 Comments
该库特点：
- 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。
- 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。
- 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
- deeplab
- fcn
- 3D
- unet3d
- densevoxelnet3d
- fcn3d
- vnet3d
- highresnert
- densenet3d
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