13个医学图像 AI 入门项目- 都跑完你就超神了!
本文介绍 MONAI 框架提供的 医学图像方面的教程,基本包括医学图像处理AI方向的各个领域,并且每个教程都是可以跑的通的!可以作为入门的第一项目。
主要内容如下
文章目录
- 1 二维分类
- 2 二维分割
- 3 三维分类
- 4 三维分割
- 4.1 ignite 版本
- 4.2 torch 版本
- 4.3 BRATS 脑肿瘤多标签三维分割
- 4.4 CT Spleen 脾脏分割
- 4.5 COVID 19-20 挑战赛
- 4.6 btcv 使用transformer分割腹部多器官
- 5 二维配准
- 6 三维配准
- 7 Autoencoder 自编码器
- 8 GAN 生成对抗网络
1 二维分类
- 简介:这个笔记本展示了如何轻松地将 MONAI 功能集成到现有的 PyTorch 程序中。它基于 MedNIST 数据集,非常适合初学者作为教程。
- 数据:MedNIST
代码中有下载地址
类似于手写数字的,医学图像小图(64*64),一共有6个类别
- 模型: DenseNet121
- 结果
训练4个epoch,auc=0.99 - 代码地址
2 二维分割
- 简介: 基于 UNet 和合成数据集的 2D 分割训练和评估示例
一共有四个文件,后缀带’array’表示数据集使用数组传送给dataloader
后缀带’dict’表示数据集是以字典形式传送
这里 train 和 test 是分开的
选择一种你喜欢的方式就可。
- 数据:代码中合成的数据
这里展示的就是把图像和标签以字典形式传送 - 模型: UNet
- 结果:暂无,合成数据结果没有意义,只是展示如何做分割
- 代码地址
3 三维分类
同二维分类类似,只不过把模型都改成了3D,并提供了两种代码版本。
- ignite 版本
使用 pytorch 高级封装库,代码看起来更简洁,但学习成本相对较高
- pytorch 版本
- files: 同二维分类,提供了4个python文件,按自己习惯选择。
- model: DenseNet121(spatial_dims=3)
spatial_dims调整模型是二维还是三维,修改参数即可切换,非常方便。
- dataset: IXI-T1 dataset(MRI数据)
数据集下载地址
- 代码地址
4 三维分割
三维分割是医学图像研究最多的领域,因此,MONAI 官方提供了非常多的示例。
4.1 ignite 版本
4.2 torch 版本
以上两个示例用的是合成数据,旨在展示如何使用ignite或者pytorch编写三维分割程序
4.3 BRATS 脑肿瘤多标签三维分割
这是一个真实案例,展示了如何构建基于 MSD 脑肿瘤数据集的多标签分割任务的训练工作流。
- model: SegResNet
- dataset: brats
- 代码地址
4.4 CT Spleen 脾脏分割
脾脏分割也提供了两个版本,一个 pytorch-lighting版本(高级封装版),一个标准pytorch版本。
- model: UNet
- dataset: MSD Spleen dataset
- 代码地址
4.5 COVID 19-20 挑战赛
这是MICCAI CT COVID 疾病分割挑战赛 MONAI版本,提供了一个基线模型。
- 比赛地址
- model: BasicUNet
- 结果: 0.6904 ± 0.1801 Dice score
- 代码地址
4.6 btcv 使用transformer分割腹部多器官
本笔记本演示了如何使用 BTCV 挑战数据集构建 UNETR 多器官分割任务的训练工作流程。
- model: UNETR ()
- dataset: BTCV challenge dataset
5 二维配准
该笔记本显示了一个快速演示,用于基于学习的 64 x 64 X射线手的仿射配准。
- dataset: MedNIST
- model: GlobalNet
因没有做过配准,不过多介绍。
6 三维配准
本教程展示了如何使用 MONAI 配准单个患者在不同时间点采集的肺 CT 数据。
- model: LocalNet
- dataset: Paired Lung CT
- 代码地址
7 Autoencoder 自编码器
本教程使用 MedNIST 手部 CT 扫描数据集来演示 MONAI 的自动编码器类。
可用于 异常检测,去噪等实验
- model: AutoEncoder
- dataset: MedNIST
8 GAN 生成对抗网络
本笔记本说明了使用 MONAI 训练网络以从随机输入张量生成图像。一个简单的 GAN 被用来处理单独的生成器和鉴别器网络。
当然,官方不止提供以上教程,更多教程详见 MONAI github 官网教程。
文章持续更新,可以关注微信公众号【医学图像人工智能实战营】获取最新动态,一个关注于医学图像处理领域前沿科技的公众号。坚持已实践为主,手把手带你做项目,打比赛,写论文。凡原创文章皆提供理论讲解,实验代码,实验数据。只有实践才能成长的更快,关注我们,一起学习进步~
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