3D Medical Segmentation GAN 项目常见问题解决方案

3D Medical Segmentation GAN 项目常见问题解决方案

3D-Medical-Segmentation-GAN 3D Liver Segmentation with GAN 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/3d/3D-Medical-Segmentation-GAN

项目基础介绍

本项目是基于生成对抗网络（GAN）的3D肝脏分割项目，由Koç大学暑期研究项目创建。项目旨在通过GAN算法逻辑，对医疗扫描进行分割，避免使用在分割领域不成功的损失函数，如均方误差（MSE）或Dice系数。项目使用Python编程语言，主要依赖于TensorFlow或PyTorch等深度学习框架。

主要编程语言

• Python
• Jupyter Notebook
• Shell

新手常见问题及解决步骤

问题一：如何运行预测脚本进行肝脏分割？

问题描述： 新手用户不知道如何使用项目提供的脚本进行肝脏分割。

解决步骤：

1. 确保已安装Python 3.6.0以上版本，推荐使用Anaconda环境。
2. 安装项目所需的依赖库，执行命令：sudo pip3 install -r requirements.txt。
3. 将待分割的扫描文件路径作为参数传递给predict.py脚本，执行以下命令：

   python3 predict.py <Scan_files_path>
   

问题二：如何准备和加载医疗数据集？

问题描述： 初学者不知道如何准备和加载项目所使用的数据集。

解决步骤：

1. 下载DEU肝脏分割数据集，该数据集包含了用于分割的扫描图像。
2. 使用项目中的get_dataset.py脚本处理数据集，执行以下命令：

   python3 get_dataset.py
   

3. 确保数据集路径正确设置，并且数据集格式与项目要求相匹配。

问题三：如何训练模型？

问题描述： 用户不知道如何开始训练项目中的模型。

解决步骤：

1. 确保已正确安装并配置了CUDA和cuDNN，以支持GPU加速。
2. 使用项目中的train.py脚本开始训练模型，执行以下命令：

   python3 train.py
   

3. 在训练过程中，监控损失函数的变化，确保模型能够正常收敛。

请注意，在处理数据和训练模型时，遵循项目文档中的所有说明和建议，以确保最佳性能和结果。

3D-Medical-Segmentation-GAN 3D Liver Segmentation with GAN 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/3d/3D-Medical-Segmentation-GAN