其中,DATASET_ID 为数据集的序列号,作者的数据编号为001,因此这里需要改为1。如果确定想要训练的模型类型(2d, 3d_fullres,3d_lowres,3d_cascade_fullres), 还可以加上-c 3d_fullres,否则将生成各类模型训练所需的数据类型(特例:图像尺寸太小时,将不会出现3d_lowres和3d_cascade_fullres的预处理结果),如下...
NNUnet是一个用于医学图像分割的深度学习框架。它基于PyTorch,旨在提供一个灵活且易于使用的工具,以支持医学图像分割模型的训练和部署。NNUnet的优势在于其广泛的预处理和数据增强模块,以及用于快速模型选择和调优的自动化工具。 训练一个NNUnet模型涉及以下几个关键步骤: 1.数据准备:首先,需要准备训练数据集。NNUnet支...
对比不同模态数据发现,T1c序列分割精度显著优于T2序列(Dice0.92 vs0.85),可能与对比剂增强后肿瘤边界更清晰相关。在跨中心验证中,模型在外部测试集的Dice系数下降至0.82,提示存在域偏移问题,后续通过自适应直方图匹配和风格迁移技术将性能提升至0.86。 模型参数量约30M,单例推理耗时42秒(NVIDIAV100显卡),内存峰值占用...