欢迎来到 Unet 项目！这是一个简洁而直观的 README 文件，用于指导您如何使用我们的项目。
本项目是一个调整后的Unet框架。该项目旨在作为医学图像域适应分割的基本框架，在单模态训练下具有较为优越的性能，同时能适应医学图像数据稀缺的问题。
- 抗过拟合能力：可在原始数据量少于600的情况下取得较好的分割效果
- 良好的可扩展性：提供了灵活的数据预处理框架，支持MONAI框架下的大部分数据增强操作
- 轻量化：在保证性能的前提下尽可能减少了网络层数和特征通道数，训练和测试高效快速
首先，创建一个新的环境并安装 requirements:
conda create -n unet python=3.10
conda activate unet
cd Unet/
conda install --yes --file requirements.txt首先，从下面的网址下载数据集：
- MMWHS 全心分割数据集: https://github.com/cchen-cc/SIFA#readme. 🚀🚀🚀 或从该网址获取预处理的数据 this link.
- Abdominal腹部数据集：CHAOS 医学影像数据集 ||Multi-Atlas Labeling Beyond the Cranial Vault - Workshop and Challenge - syn3193805 - Wiki (synapse.org)
文件结构应该如下:
.
├── data2D
│ ├── MMWHS2D
│ │ ├── CT
│ │ │ ├── ct_train
│ │ │ │ ├── ct_train_1001_image_0.npz
│ │ │ │ └── ...
│ │ │ ├── ct_val
│ │ │ │ ├── ct_val_1006_image_0.npz
│ │ │ │ └── ...
│ │ │ ├── ct_test
│ │ │ │ ├── ct_test_1009_image_0.npz
│ │ │ │ └── ...
│ │ └── MR
│ │ ├── mr_train
│ │ ├── mr_val
│ │ └── mr_test
│ └── Abdominal
│ ├── CT
│ │ ├── ct_train
│ │ │ ├── ct_train_01_image_0.npz
│ │ │ └── ...
│ │ ├── ct_val
│ │ │ ├── ct_val_01_image_0.npz
│ │ │ └── ...
│ │ ├── ct_test
│ │ │ ├── ct_test_01_image_0.npz
│ │ │ └── ...
│ └── MR
│ ├── mr_train
│ ├── mr_val
│ └── mr_test- 快速开始: 运行以下命令开始使用 Unet:
# 训练
python train.py --mode CT --gpu 2 -c 5
"""
--mode 训练集模态：[CT,MR,ABCT,ABMR]
--gpu 训练指定显卡
-c 分割类别（包含背景）
"""
# 测试
python test.py --test_mode MR --train_mode CT --gpu 0 --checkpoint 177 178 179
"""
--test_mode 测试集模态：[CT,MR,ABCT,ABMR]
--train_mode 训练集模态：[CT,MR,ABCT,ABMR]
--gpu 训练指定显卡
--checkpoint 要测试的权重文件epoch序号
"""我们欢迎任何形式的贡献，包括但不限于：
- 代码提交
- 问题报告
- 文档改进
本项目采用MIT许可证，详情参见LICENSE 文件。
- 问题和帮助: 如果您有任何问题或需要帮助，请提交一个 GitHub Issue。
- 讨论: 我们使用Discussions来讨论更广泛的话题。
- 邮件: 您可以通过邮件联系我们：[email protected]。
我们的代码是从Pytorch-UNet修改而来，感谢这些作者的出色工作，希望我们的代码也能推动相关领域的发展
React
Typescript
Django
Laravel
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Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent