d3-annotation 项目教程

d3-annotation 项目教程

d3-annotationUse d3-annotation with built-in annotation types, or extend it to make custom annotations. It is made for d3-v4 in SVG.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/d3/d3-annotation

1. 项目的目录结构及介绍

d3-annotation 项目的目录结构如下:

d3-annotation/
├── docs/
├── src/
├── test/
├── types/
├── .babelrc
├── .eslintrc
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── d3-annotation.independent.js
├── d3-annotation.independent.js.map
├── d3-annotation.independent.min.js
├── d3-annotation.js
├── d3-annotation.js.map
├── d3-annotation.min.js
├── index.js
├── indexRollup.js

目录介绍:

  • docs/: 包含项目的文档文件。
  • src/: 包含项目的源代码文件。
  • test/: 包含项目的测试文件。
  • types/: 包含 TypeScript 类型定义文件。
  • .babelrc: Babel 配置文件。
  • .eslintrc: ESLint 配置文件。
  • .gitignore: Git 忽略文件配置。
  • LICENSE: 项目许可证文件。
  • README.md: 项目说明文档。
  • d3-annotation.independent.js: 独立的 d3-annotation 库文件。
  • d3-annotation.independent.js.map: 独立的 d3-annotation 库文件的源映射文件。
  • d3-annotation.independent.min.js: 独立的 d3-annotation 库的压缩文件。
  • d3-annotation.js: d3-annotation 库文件。
  • d3-annotation.js.map: d3-annotation 库文件的源映射文件。
  • d3-annotation.min.js: d3-annotation 库的压缩文件。
  • index.js: 项目的主入口文件。
  • indexRollup.js: Rollup 打包配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 index.js。这个文件是 d3-annotation 库的主入口文件,负责导出库的主要功能和模块。

// index.js
export { default as annotation } from "./src/annotation";
export { default as annotationLabel } from "./src/annotationLabel";
export { default as annotationCircle } from "./src/annotationCircle";
export { default as annotationXYThreshold } from "./src/annotationXYThreshold";
export { default as annotationCustomSymbol } from "./src/annotationCustomSymbol";

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件包括 .babelrc.eslintrc

.babelrc

.babelrc 文件是 Babel 的配置文件,用于配置 JavaScript 的编译选项。

{
  "presets": ["@babel/preset-env"]
}

.eslintrc

.eslintrc 文件是 ESLint 的配置文件,用于配置代码风格和语法检查规则。

{
  "extends": "eslint:recommended",
  "parserOptions": {
    "ecmaVersion": 6,
    "sourceType": "module"
  },
  "env": {
    "browser": true,
    "node": true
  }
}

以上是 d3-annotation 项目的基本教程,涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用 d3-annotation 项目。

d3-annotationUse d3-annotation with built-in annotation types, or extend it to make custom annotations. It is made for d3-v4 in SVG.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/d3/d3-annotation

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

<think>好的,用户想实现基于3D U-Net的脑肿瘤MRI影像分割系统,需要教程、论文和代码。首先,我需要回顾一下之前的引用内容,看看是否有相关的信息。之前提到的引用2、3、4都涉及U-Net的变体在脑肿瘤分割中的应用,比如E1D3 U-Net、SMU-Net和MTAU。这些可能对用户有帮助,特别是结构设计方面的参考。 用户需要具体的实现步骤,可能需要从数据准备开始。根据引用5,数据标签是3D数组,包含四个类别:背景、水肿、非强化肿瘤和增强肿瘤。所以数据预处理部分需要处理这些标签,可能需要进行归一化和数据增强。 然后是模型架构部分。3D U-Net的基础结构是编码器-解码器,带有跳跃连接。引用2提到的E1D3 U-Net有三个解码器,分别处理不同肿瘤区域,这可能是一个优化点。但用户可能刚开始需要基础的3D U-Net实现,之后再考虑复杂变体。 论文推荐方面,需要找经典的3D U-Net论文,比如2016年的那篇,以及最近在BraTS数据集上的应用。引用3中的SMU-Net处理缺失模态,可能对多模态MRI数据有用,但用户目前可能只需要基础的多模态处理。 代码实现部分,可以推荐已有的开源项目,比如MedicalZooPytorch或者BraTS挑战的官方代码。这些资源可以帮助用户快速搭建模型。同时,PyTorch和Keras都有3D U-Net的实现示例,用户可以根据自己的框架偏好选择。 训练过程中需要注意的问题包括多类别分割的损失函数,比如Dice损失或交叉熵,以及评估指标如Dice系数。引用2中提到DSC达到99:0的情况,说明评估指标的重要性。另外,数据增强方法如旋转、翻转对3D数据也很关键。 用户可能还会关心如何验证模型效果,引用2中的图4展示了分割结果的不同情况,可以建议用户可视化预测结果,对比标签。此外,引用4提到的多阈值方法可能在后处理中有用,但基础实现可能不需要。 最后,要提醒用户参考BraTS数据集的具体要求,确保数据格式正确。同时,提供相关的GitHub链接和论文链接,方便用户深入查阅。可能需要分步骤指导,从数据准备到模型训练、评估,逐步实现整个系统。</think>以下是为您整理的3D U-Net脑肿瘤MRI分割系统实现指南,包含关键步骤、论文推荐和代码资源: ### 一、核心实现步骤 1. **数据预处理** - 使用BraTS数据集(含T1、T1ce、T2、FLAIR四种模态) - 数据标准化:采用z-score归一化处理各模态$$ \hat{X} = \frac{X - \mu}{\sigma} $$ - 数据增强:3D旋转(±15°)、随机翻转、弹性变形等[^2][^5] 2. **网络架构设计** ```python import torch.nn as nn class DoubleConv(nn.Module): def __init__(self, in_ch, out_ch): super().__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv3d(in_ch, out_ch, 3, padding=1), nn.BatchNorm3d(out_ch), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv3d(out_ch, out_ch, 3, padding=1), nn.BatchNorm3d(out_ch), nn.ReLU(inplace=True)) class UNet3D(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # 编码器部分 self.dconv_down1 = DoubleConv(4,64) self.dconv_down2 = DoubleConv(64,128) # 解码器部分 self.up1 = nn.ConvTranspose3d(128,64,kernel_size=2,stride=2) self.dconv_up1 = DoubleConv(128,64) # 最终输出层 self.conv_last = nn.Conv3d(64,3,kernel_size=1) ``` (完整实现需包含跳跃连接和下采样模块)[^4] 3. **训练策略** - 损失函数:Dice Loss + Focal Loss组合 $$ \mathcal{L} = 1 - \frac{2\sum p_i g_i}{\sum p_i + \sum g_i} $$ - 优化器:AdamW(lr=1e-4) - 评估指标:Dice系数、Hausdorff距离[^2] ### 二、关键论文推荐 1. **基础论文** - [3D U-Net: Learning Dense Volumetric Segmentation from Sparse Annotation](https://arxiv.org/abs/1606.06650) - [BraTS 2021 Challenge Technical Report](https://www.cbica.upenn.edu/BraTS21/) 2. **改进方案** - E1D3 U-Net(共享编码器+多解码器结构) - SMU-Net(面向缺失模态的样式匹配网络)[^3] - MTAU-Net(多阈值注意力机制)[^4] ### 三、代码资源 1. **基础实现** - PyTorch实现:https://github.com/Project-MONAI/research-contributions/tree/main/BraTS2021 - Keras实现:https://github.com/ellisdg/3DUnetCNN 2. **进阶框架** - nnU-Net官方实现(包含3D配置): https://github.com/MIC-DKFZ/nnUNet - MedicalZooPytorch(含预处理工具): https://github.com/black0017/MedicalZooPytorch ### 四、可视化示例 典型分割结果应包含三个子区域: 1. 水肿区域(Label 1) 2. 非强化肿瘤(Label 2) 3. 增强肿瘤(Label 3) 如图像质量较差时可能出现瘤周水肿区孤立岛(过度分割问题),可通过CRF后处理优化[^2][^5]
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