我自己写了一个代码,把分割生成的array导出成nii/nrrd文件,这样就可以用slicer观看3D观感下的分割性能。用sitk resample到CT的spacing/origin/direction,然后写成nii/nrrd文件就可以了。注意numpy.array的XYZ轴的顺序和Sitk.GetArray是不一样的,需要转一下顺序: seg_array = np.transpose(seg_array,(2,1,0)) 还...
unet_segmentation_3d_ignite:This notebook is an end-to-end training & evaluation example of 3D segmentation based on synthetic dataset. The example is a PyTorch Ignite program and shows several key features of MONAI, especially with medical domain specific transforms and event handlers for profilin...
我们使用 Triton 的 Torch backend 来作为 3DUnet 的推理后端,输出的结果为 GPU 上的 Torch Tensor,并作为后处理模块的输入,在 GPU 上进行后处理计算。 使用Triton 的 Python backend,我们可以非常容易的将整个流程串联起来,即:按照 Triton Python backend 要求的模型结构构建前后处理的 Python 代码,并在其中调用 3...
损失函数:Dice Loss、Cross Entropy Loss等 3D图像分割 UNet3D (https://docs.monai.io/en/latest/networks.html#unet3d) 输入通道数:1或3 输出通道数:与数据集中类别数相同 特征图通道数:(16, 32, 64, 128, 256) 损失函数:Dice Loss、Cross Entropy Loss等 VNet (https://docs.monai.io/en/latest/...
在医学影像分析的任务中,有时需要从三维(3D)图像数据中提取二维(2D)样本进行训练。这是因为2D卷积神经网络可以更方便地处理和分析2D数据,而且使用2D样本可以减少训练时间和计算成本。 然而,从3D数据中提取2D样本并不是一件容易的事情。本教程向您展示如何使用 3D inputs 中采样2D样本训练网络。这是一个完整的2D分...
为了简单起见,我们使用了Stable Diffusion v2.1模型中的相同模型(“stabilityai/Stable-Diffusion-2–1-base”)将我们的文本标记转换为文本嵌入,该文本嵌入将用作DiffusionModel UNet交叉关注层中的Key和Value向量。我们的文本嵌入的每个令牌都有1024个维度,我们在“with_conditing”和“cross_attention_dim”参数中定义...
nnunet 插件,分割任意你想要的 747 1 01:01 App DentalSegmentator 口腔CBCT 数据 一键分割 整合,解压即用 1210 0 05:29 App 3D Slicer 的虚拟内窥镜使用方法 552 0 05:28 App 【转载】使用monai-label 部署训练服务,训练自己的数据 187 0 07:55 App 【转载】monai-label 安装教程 833 0 04:16 App...
A pre-trained model for volumetric (3D) segmentation of the spleen from CT images.This model is trained using the runner-up [1] awarded pipeline of the "Medical Segmentation Decathlon Challenge 2018" using the UNet architecture [2] with 32 training images and 9 validation images....
通过EnsureType 这个 transform,我们将输入数据转换成 PyTorch Tensor 并放到 GPU 上,这样之后的数据预处理操作都会在 GPU 上进行。我们使用 Triton 的 Torch backend 来作为 3DUnet 的推理后端,输出的结果为 GPU 上的 Torch Tensor,并作为后处理模块的输入,在 GPU 上进行后处理计算。
注:目前monailabel上没有区分2D和3D。 这个功能类似于区域生长,你在前景点一个点,他就会自动填充相似的区域。只不过这里用的底层算法是深度学习 Automated Segmentation 这种MONAI 标签注释方法本质上是一种基于标准卷积神经网络(CNN)(即 UNet)。研究人员可以使用在MONAI Core(使用monai构建的模型)中创建的任何可用...