IVADomed: 开源医学影像分析框架

IVADomed: 开源医学影像分析框架

ivadomed Repository on the collaborative IVADO medical imaging project between the Mila and NeuroPoly labs. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/iv/ivadomed

IVADomed 是一个开源的医学影像分析框架，专注于使用深度学习技术进行医学图像的处理和分析。该项目主要由 Python 编程语言实现。

1. 项目基础介绍

IVADomed 旨在为医学研究人员提供一个易于使用的工具，帮助他们利用深度学习技术处理和分析医学影像数据。该项目由 NeuroPoly Lab 和 Mila 合作开发，并得到了 IVADO 的主要资金支持。IVADomed 遵循 MIT 许可，这意味着任何人都可以自由使用、修改和分发它。

2. 核心功能

• 深度学习模型集成：IVADomed 提供了多种深度学习模型，用于不同的医学影像分析任务，如分割、检测和分类。
• 数据加载和预处理：支持多种医学影像格式，并提供数据增强功能，以提高模型的泛化能力。
• 训练和验证：提供了完整的训练和验证流程，包括数据集分割、训练配置和性能评估。
• 模型部署：支持将训练好的模型部署到生产环境，以便进行实时或批量的影像分析。

3. 最近更新的功能

最近，IVADomed 进行了一些重要的更新，主要包括：

• 集成新模型：项目中集成了新的第三方软件（如 SCT、AxonDeepSeg 等）中训练的模型，这些模型现在使用 MONAI 和/或 nnUnet 进行训练。
• 环境兼容性：更新了对 Python 和 PyTorch 版本的要求，确保与最新技术兼容。
• 文档更新：提供了更详细的安装指南和技术文档，帮助用户更容易地安装和使用 IVADomed。

IVADomed 项目的持续更新和发展，使其成为医学影像分析领域的一个重要工具。

ivadomed Repository on the collaborative IVADO medical imaging project between the Mila and NeuroPoly labs. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/iv/ivadomed