使用机器学习做医学图像分类的开源项目集锦

项目名称仓库描述主要特点适配建议
U-Net用于生物医学图像分割zhixuhao/unetKeras中的U-Net实现,用于2D图像分割。

- 基本的U-Net架构

- 生物医学图像训练示例

- 简单的数据加载器

- 修改数据加载器以处理特定MRI格式

- 调整训练管道以适应STIR序列和标签

使用PyTorch进行医学图像分割milesial/Pytorch-UNetPyTorch中的U-Net实现,设计灵活,易于使用。

- PyTorch实现的U-Net

- 训练和验证管道

- 分割结果的可视化工具

- 定制数据预处理管道以适应MRI图像

- 实现医学图像的增强策略

用于医学成像的深度学习框架Project-MONAI/MONAINVIDIA和伦敦国王学院开发的全面框架。

- 广泛的数据处理工具

- 预定义的网络和损失函数

- 示例工作流程

- 使用数据处理工具简化预处理步骤

- 利用现有网络架构并微调

使用深度学习进行MRI分割ellisdg/3DUnetCNN专为体积医学图像分割设计的3D U-Net实现。

- 3D U-Net架构

- 训练和评估示例脚本

- 处理3D医学成像格式的工具

- 适配3D U-Net模型处理STIR MRI序列

- 实现预处理步骤以处理3D数据和增强

自动化医学图像分割MIC-DKFZ/nnUNet自适应框架,提供开箱即用的最先进性能。

- 自动配置

- 广泛的预处理和增强策略

- 支持多种网络架构

- 利用自动配置功能适应数据集

- 在STIR MRI序列上训练模型并优化配置

为了进一步推进这些项目

  1. 数据准备: 确保你的MRI数据格式正确并已标注。
  2. 环境设置: 设置包含必要库(TensorFlow、PyTorch、MONAI等)的Python环境。
  3. 模型训练: 使用提供的训练脚本,适应你的数据和特定任务需求。
  4. 评估和微调: 在验证集上评估模型性能,并根据需要调整超参数和模型架构。
  5. 协作: 与医学专业人员合作,验证模型输出的临床相关性,确保符合医学标准。

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