算法研发与验证：为医学影像分析领域的科研人员提供了一个高效的实验平台，加速新算法、新模型的研发和验证过程。研究人员可以利用NiftyNet快速构建和测试自己的深度学习模型，探索新的医学影像分析方法和技术。教学辅助：可用于医学影像相关的教学实践，帮助学生更好地理解和掌握深度学习技术在医学领域的应用。通过实际操作和...
NiftyNet开源平台的使用 -- 配置文件 NiftyNet开源平台的使用 NiftyNet基础架构是使研究人员能够快速开发和分发用于分割、回归、图像生成和表示学习应用程序,或将平台扩展到新的应用程序的深度学习解决方案。 详细介绍请见: (https://cloud.tencent.com/developer/article/1502612) 官网(https://niftynet.readthedocs.io/e...
NiftyNet是一款开源的卷积神经网络平台,旨在通过实现医学图像分析的深度学习方法和模块,支持快速原型和再现性,由WEISS (Wellcome EPSRC Centre for Interventional and Surgical Sciences), CMIC ( Centre for Medical Image Computing),HIG(High-dimensional Imaging Group)三家研究机构共同推出。 NiftyNet项目的实现基于tens...
NiftyNet是一款开源的卷积神经网络平台,旨在通过实现医学图像分析的深度学习方法和模块,支持快速原型和再现性,由WEISS (Wellcome EPSRC Centre for Interventional and Surgical Sciences), CMIC ( Centre for Medical Image Computing),HIG(High-dimensional Imaging Group)三家研究机构共同推出。 NiftyNet项目的实现基于tens...
NiftyNet是一款开源的卷积神经网络平台,专门针对医学图像处理分析,上一篇博客已经详细介绍了这个平台,接下来让我简单介绍一下目前我了解到的使用方法。更详细的使用方法、以及配置过程请查看NiftyNet官方文档:https://niftynet.readthedocs.io/en/latest/config_spec.html ...
Niftynet是一个开源的医学图像分析平台,用于处理医学图像数据的深度学习任务。它支持多GPU培训,以加快训练速度和提高性能。 在Niftynet中,多GPU培训是通过数据并行的方式实现的。具体而言,Niftynet使用了分布式数据并行的方法,将训练数据划分为多个小批量,并将每个小批量分配给不同的GPU进行处理。每个GPU都独立地计算梯度,...
NiftyNet工作流可以由NiftyNet应用程序和配置文件完全指定。 运行工作流的命令是: python net_run.py [train|inference|evaluation] -c <path_to/config.ini> -a <application> 1. 使用train指令表明想要使用提供的数据更新已存在的网络模型,使用inference将加载已存在的网络模型根据提供的数据生成响应。-c 后跟配置文...
NiftyNet是一款开源的卷积神经网络平台,专门针对医学图像处理分析以及医学影像指导治疗,由WEISS (Wellcome EPSRC Centre for Interventional and Surgical Sciences), CMIC ( Centre for Medical Image Computing),HIG(High-dimensional Imaging Group)三家研究机构共同推出。
近日,外科研究中心 WEISS、UCL 医疗影像计算中心(CMIC)和 HIG 等研究机构共同开源了 NiftyNet,即基于卷积神经网络的医疗影像分析平台,它为研究社区提供一个开放的机制来使用、适应和构建各自的医疗影像研究成果。 NiftyNet 是一个基于 TensorFlow 的开源卷积神经网络平台,来研究医疗影像分析和影像导向的治疗。NiftyNet 有...
NiftyNet目前的版本为0.5.0,其基于的TensorFlow版本为1.12,之前安装了1.13,直接用cmd运行没有问题,但是如果在spyder内运行则会报错。 而TensorFlow1.12目前并不支持python3.7,因此如果没有特别的要求,可以直接安装python3.6(也可以安装anaconda后建立python3.6的虚拟环境)。