这个Unet居然用了残差结构和DiceLoss,整的有点像Vnet了,厉害厉害。DiceLoss就是把Dice这个metric放进了反向传播算法来更新参数。残差,我还没弄懂,哪个大神下场教一下我? 5. 分割结果的展示和导出 这个例程对分割结果的展示做的很好,一行的图像展示了CT/label/Segmentation,可是分割结果没提供导出的功能啊,看得到摸不...
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...
用monai实现nnunet的级联方法 全文共四篇示例,供读者参考 第一篇示例: 在级联方法中,通常会使用多个神经网络模型来处理一个问题,每个模型对上一个模型的输出进行继续处理。在医学图像分割任务中,级联方法可以帮助模型更好地捕捉不同尺度的特征信息,从而提高分割的准确性。 在测试过程中,我们可以通过逐步调用每个子...
NNUNNet是一种用于脑部肿瘤分割的深度学习模型,而级联方法是一种常用的图像分割方法。下面是如何使用Monai实现NNUNNet的级联方法的一般步骤: 1.数据准备:首先,需要准备用于训练和测试的数据集。数据集应该包括脑部MRI图像和相应的标注图像。使用Monai库中的数据加载功能,将数据集加载到内存中。 2.模型构建:使用Mon...
模型库与深度学习:内置经典模型(如UNet、DenseNet)和最新医学基础模型(如M3多模态模型),支持快速构建和微调定制模型。 分布式训练与GPU加速:通过NVIDIA GPU技术和多节点并行训练实现高效计算,大幅缩短模型训练时间。 评估与部署工具:提供医学专用评估指标(如Dice系数),并通过MONAI Deploy模块简化临床工...
MONAI中的model zoo包括了一系列2D和3D图像分割、分类、生成等任务的预训练模型。以下是一些MONAI model zoo中的模型及其参数的简介: 2D图像分割 UNet (https://docs.monai.io/en/latest/networks.html#unet) 输入通道数:1或3 输出通道数:与数据集中类别数相同 ...
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...
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。
定义了一个 UNet 模型,加载了预训练的模型参数。 model=UNet(spatial_dims=2,in_channels=1,out_channels=1,channels=(16,32,64,128,256),strides=(2,2,2,2),num_res_units=2,).to(device) 使用预训练的模型参数加载模型状态,加载"best_metric_model_segmentation2d_array.pth"模型参数文件。
0、GlobalNet(RegUNet) import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torchsummaryX import summary from torchinfo import summary as info_summary from torchviz import make_dot from monai.networks.nets import GlobalNet # Example usage device = torch.device("cuda" if ...