TransBTS 项目使用教程
2024-08-16 09:51:20作者:劳婵绚Shirley
TransBTS
TransBTS及TransBTSV2是前沿的医学影像处理工具,专为多模态脑肿瘤分割设计。基于Transformer技术,这一开源项目引领了医疗图像分析的新潮流,旨在提供更精准、高效的大体积医疗影像分割解决方案。开发者和研究人员可以利用这款强大的工具,针对如BraTS 2019/2020等专业数据集进行模型训练与测试,实现对脑部肿瘤的高精度识别。此外,TransBTSV2通过优化架构,追求在保持效能的同时减少模型复杂度。对于从事医学影像分析的你,这不仅是科研利器,也是推动临床诊断技术进步的关键。开始探索Transformers在医疗领域的无限可能吧!
1. 项目的目录结构及介绍
TransBTS 项目的目录结构如下:
TransBTS/
├── configs/
│ └── config.yaml
├── data/
│ ├── preprocess.py
│ └── dataset.py
├── models/
│ ├── __init__.py
│ ├── transbts.py
│ └── utils.py
├── scripts/
│ ├── train.py
│ ├── evaluate.py
│ └── predict.py
├── README.md
└── requirements.txt
目录结构介绍
configs/
: 包含项目的配置文件。data/
: 包含数据预处理和数据集处理的脚本。models/
: 包含模型的定义和相关工具函数。scripts/
: 包含训练、评估和预测的脚本。README.md
: 项目说明文档。requirements.txt
: 项目依赖的 Python 包列表。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件主要位于 scripts/
目录下,包括:
train.py
: 用于启动训练过程。evaluate.py
: 用于启动模型评估。predict.py
: 用于启动模型预测。
启动文件介绍
-
train.py
:- 功能:启动模型训练。
- 使用方法:在终端中运行
python scripts/train.py
。
-
evaluate.py
:- 功能:启动模型评估。
- 使用方法:在终端中运行
python scripts/evaluate.py
。
-
predict.py
:- 功能:启动模型预测。
- 使用方法:在终端中运行
python scripts/predict.py
。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件位于 configs/
目录下,主要文件是 config.yaml
。
配置文件介绍
config.yaml
:- 功能:包含模型的各种配置参数,如数据路径、模型参数、训练参数等。
- 内容示例:
data: train_path: "path/to/train/data" val_path: "path/to/validation/data" test_path: "path/to/test/data" model: input_channels: 1 num_classes: 4 dropout_rate: 0.2 training: batch_size: 4 epochs: 100 learning_rate: 0.001
通过修改 config.yaml
文件中的参数,可以调整模型的训练和运行配置。
TransBTS
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