AAPM CT Metal Artifact Reduction 挑战赛指南

AAPM CT Metal Artifact Reduction 挑战赛指南

aapm-ct-challenge AAPM DL Sparse-View Computed Tomography Image Reconstruction Challenge - Team Robust-And-Stable 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aa/aapm-ct-challenge

项目介绍

本项目基于美国医学物理学家协会（AAPM）举办的CT金属伪影减少（CT-MAR）挑战赛，旨在开发先进的2D金属伪影减少算法。挑战允许采用深度学习（DL）和非深度学习方法，在图像域、sinogram域或两者的结合上操作。参赛者将获得大量的训练和测试数据集，以及一个用于评分的小型数据集。最终分数通过临床关注的图像质量指标加权平均计算得出，并且前三名团队将分享总奖金$4,000。

项目快速启动

环境准备

确保你的开发环境已经安装了Python和相关依赖库，如PyTorch或TensorFlow，具体取决于你选择的实现方式。

1. 克隆项目仓库:

   git clone https://github.com/jmaces/aapm-ct-challenge.git
   

2. 安装依赖: 在项目根目录下，执行以下命令来安装所有必要的依赖。

   pip install -r requirements.txt
   

3. 配置数据路径: 根据提供的指引，下载训练和测试数据，并设置正确的数据路径在项目配置文件中。

4. 运行示例脚本: 开始之前，可以尝试运行提供的示例模型或基础算法以确保一切正常。

   python main.py --mode=train --config=config_example.yaml
   

   上述命令将会加载配置文件并开始训练过程。

应用案例和最佳实践

在实施自己的解决方案时，考虑以下最佳实践：

• 数据预处理: 对输入数据进行适当的标准化和归一化。
• 模型选择: 深度学习方法如UNet因其在图像分割中的优异性能而被广泛采用。
• 混合精度训练: 利用PyTorch的混合精度训练提高训练效率，特别是对于资源密集型模型。
• 模型评估: 定期使用验证集评估模型性能，避免过拟合。
• 可解释性: 考虑模型的解释能力，有助于理解和优化结果。

典型生态项目

虽然具体的关联开源项目未直接提及，但相似技术领域内的生态项目包括：

• XCIST: 一个开源X射线/CT模拟工具包，可用于类似CT仿真和伪影模拟。
• DeepLesion: 一个自动挖掘大规模CT病变的项目，尽管它专注于病变检测，其数据处理和模型构建策略可能提供灵感。

---

此指南提供了参与AAPM CT-MAR挑战的基本框架和建议，记得遵循官方规则和时间节点，适时提交作品，并利用社区资源与最佳实践加速你的项目进展。

aapm-ct-challenge AAPM DL Sparse-View Computed Tomography Image Reconstruction Challenge - Team Robust-And-Stable 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aa/aapm-ct-challenge