文件名称:
胸CT中弱监督3D疾病分类的深度细分功能：通过双阶段CNN架构使用多分辨率深度细分功能，对多病胸部CT扫描进行弱监督3D分类（DenseVNet ，3D剩余U-Net）-源码
开发工具:
文件大小: 3mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-14
详细说明：通过3D双阶段CNN对弱监督的疾病分类的深度细分功能
问题陈述：对多器官，多疾病CT扫描的3D分类进行弱监督。
数据（杜克大学医学中心专有）：1054例肺部疾病病例（286例肺炎，肺不张，279例肺气肿，246例结节，243例）； 577例健康的肺部病例。
注意：以下存储库当前用作存档。 它可以运行，但是需要完整的清理和目录设置。 可以在找到该实施的所有更新。
目录●将DICOM转换为NIfTI卷： preprocess/prime/DICOM_NIFTI.py ●重新采样NIfTI体积分辨率： preprocess/prime/resampleRes.py ●推断StFA / DyFA细分子模型（DenseVNet）： python net_segment.py inference -c '../config.ini' ●预处理完整数据集以优化I / O HDF5培训补丁数量： p
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