医学影像常用Python包
一、图像操作类
医学影像往往需要操作的图像种类较多，类似于nii图像，dicom图像等，传统的工具为SimpleITK ，NiBabel ，目前也有很多集成的工具，便于深度学习模型的使用和调优。
1.TORCHIO（强烈推荐）
2.batchgenerator
batchgenerators 是一个用于数据增强的 Python 包。包含空间增强，颜色增强，噪音增强，裁剪。（德国癌症研究中心）
3.MITK
医学成像交互工具包（MITK）是用于开发交互式医学图像处理软件的免费开源软件系统。MITK将Insight工具包（ITK）和可视化工具包（VTK）与应用程序框架结合在一起。
二、集成框架（基于pytorch）
1.MONAI（推荐）
2.nnunet（推荐）
nnU-Net完全自动执行整个分割过程，包括数据预处理、模型配置、模型训练、后处理到集成的整个过程，而不需要人为干预。此外，训练好的模型还可以应用到测试集中进行推理。
3.medicaldetectiontoolkit
4.MedicalNet
腾讯推出的3D预训练模型，MedicalNet项目提供了一系列3D-ResNet预训练模型和相关代码。（目前更新较少）
5.medicaltorch
A medical imaging framework for Pytorch
6.3DUnetCNN
设计了 3DUnetCNN，以便轻松地将各种深度学习模型的训练和应用应用于医学影像数据。链接中提供了有关如何将这个项目与来自各种 MICCAI 挑战的数据一起使用的示例/教程。
7.Attention-Gated-Networks
基于注意力卷积神经网络的的医学图像分类与分割。（最新更新较旧
三、集成框架（基于tensorflow）
1.NiftyNet
2.deepmedic
基于tensorflow用于3D医学扫描分割的高效多尺度3D卷积神经网络
3.DLTK
基于tensorflow的用于医学图像分析的深度学习工具包。（3年前最后更新）
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