3DUnetCNN：Pytorch 3D U-Net卷积神经网络用于医学图像分割

项目介绍

本项目提供了一个基于Pytorch的3D U-Net卷积神经网络（CNN）设计，专门用于医学图像分割任务。3D U-Net CNN的设计旨在简化深度学习模型在医学成像数据上的训练和应用过程。

项目背景

我们设计了3DUnetCNN，使其能够轻松应用于各种深度学习模型，并对医学成像数据进行训练和应用。通过本项目，您可以学习如何将3D U-Net CNN与来自MICCAI各种挑战的数据结合使用。

依赖库

• 火炬（Pytorch）
• Nilearn
• 大熊猫（Pandas）
• 凯拉斯（Keras）

常见问题

如果您在使用过程中遇到任何问题，欢迎加入我们的社区或通过电子邮件联系我们。

引用

Ellis DG, Aizenberg MR (2021)，尝试使用开源深度学习框架对胶质瘤进行分割的U-Net培训修改。在：Crimi A., Bakas S. (eds) 脑损伤：脑胶质瘤，多发性硬化症，中风和脑外伤。《BrainLes 2020》。计算机科学讲座，第12659卷。Cham: Springer。

其他引用

Ellis DG, Aizenberg MR (2020) 使用通过注册增强的深度学习模型进行脑肿瘤分割。

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通过本项目，您可以快速上手并应用3D U-Net CNN进行医学图像分割任务。希望本项目能够帮助您在深度学习领域取得更多进展！