3D-UNet学习
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概述
算法的代码就是写的差，在网上几乎很难找到环境容易配置、代码写的清晰的例子。
3DUnetCNN
3DUnetCNN 可以运行起来。因为数据集在 Kaggle 可以直接下载，通过 Kaggle 官方的配置即可。
git clone https://github.com/ellisdg/3DUnetCNN.git
cd 3DUnetCNN
export PYTHONPATH=${PWD}:${PYTHONPATH}
# 下载到/tf/oral/3d/3DUnetCNN/examples/brats2020
kaggle datasets download -d awsaf49/brats20-dataset-training-validation
# 解压数据
unzip brats20-dataset-training-validation.zip
# 启动
python /tf/oral/3d/3DUnetCNN/unet3d/scripts/train.py --config_filename brats2020_config.json
显存占用和 GPU 利用率在可控的范围。
数据集格式。
root@node5:/tf/oral/3d/3DUnetCNN/examples/brats2020/BraTS2020_TrainingData/MICCAI_BraTS2020_TrainingData/BraTS20_Training_001# tree
.
├── BraTS20_Training_001_flair.nii
├── BraTS20_Training_001_seg.nii
├── BraTS20_Training_001_t1.nii
├── BraTS20_Training_001_t1ce.nii
└── BraTS20_Training_001_t2.nii
pytorch-3dunet
https://github.com/wolny/pytorch-3dunet
CardiacMRI_3D_UNet_Pytorch
https://github.com/aimalrehman92/CardiacMRI_3D_UNet_Pytorch
3D-UNet
https://github.com/AghdamAmir/3D-UNet
Medical Segmentation Decathlon
这个是一个医疗3d语义分割的图像库。
MedicalZooPytorch
https://github.com/black0017/MedicalZooPytorch
Kaggle
可以从 Kaggle 里找到一些相关的代码 brats20-dataset-training-validation。