3D-TransUNet医学图像分割项目完整配置指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/3d/3D-TransUNet 3D-TransUNet是一个基于Vision Transformers和U-Net架构的先进医学图像分割工具，专门用于处理复杂的医学影像数据。本指南将详细介绍如何从零开始配置和使用这个强大的分割模型。
项目概述
3D-TransUNet结合了Transformer的全局信息捕捉能力和U-Net的局部特征提取优势，在医学图像分割领域表现出色。项目采用PyTorch框架，并集成了nnU-Net的自适应数据预处理功能。
环境准备
系统要求
- 操作系统：推荐Linux或macOS
- Python版本：3.7及以上
- GPU支持：CUDA 10.2或更高版本（可选）
- 内存：至少8GB可用空间
基础依赖安装
在开始安装前，确保已安装以下核心依赖包：
pip install torch torchvision numpy scipy
安装步骤
第一步：获取项目源码
从镜像仓库克隆项目：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/3d/3D-TransUNet.git
cd 3D-TransUNet
第二步：使用安装脚本
项目提供了安装脚本，运行以下命令完成安装：
sh scripts/install.sh
关键配置
nnU-Net环境变量配置
在开始训练前，需要设置nnU-Net相关的环境变量。编辑训练脚本文件scripts/train.sh，配置以下参数：
- nnUNet_codebase：设置nnU-Net代码库路径
- nnUNet_raw_data_base：设置原始数据存储路径
- nnUNet_preprocessed：设置预处理数据路径
- RESULTS_FOLDER：设置结果保存目录
数据预处理配置
3D-TransUNet依赖nnU-Net进行数据预处理。参考项目文档doc/data.md了解数据格式要求和预处理流程。
模型训练
启动训练
使用提供的训练脚本开始模型训练：
sh scripts/train.sh configs/Synapse/decoder_only.yaml
训练脚本支持分布式训练，可以指定使用的GPU数量。默认配置使用8个GPU进行训练。
训练参数说明
- fold：交叉验证的折数
- config：配置文件路径
- resume：是否从检查点恢复训练
模型推理与评估
推理过程
训练完成后，使用推理脚本进行预测：
sh scripts/inference.sh 0
推理脚本支持以下功能：
- 对训练集和测试集进行预测
- 支持多GPU推理
- 可配置预测参数
性能评估
项目提供了Dice系数计算工具measure_dice.py，用于评估分割结果的准确性：
python3 measure_dice.py --config=configs/Synapse/decoder_only.yaml --fold=0
配置文件说明
项目提供了多个预置配置文件，位于configs目录下：
- Brats：脑肿瘤分割任务配置
- Synapse：腹部器官分割任务配置
- Vessel：血管分割任务配置
每个任务目录下包含三种模型配置：
- decoder_only.yaml：仅使用解码器
- encoder_only.yaml：仅使用编码器
- encoder_plus_decoder.yaml：完整编码器-解码器架构
使用技巧
性能优化建议
- 根据GPU内存大小合理设置batch_size
- 使用分布式训练加速模型收敛
- 定期保存训练检查点防止数据丢失
数据准备要点
- 确保医学影像数据格式符合nnU-Net要求
- 正确设置数据目录结构
- 完成必要的数据预处理步骤
故障排除
常见问题
- 环境变量配置错误：检查所有路径变量是否正确设置
- 内存不足：减小batch_size或使用数据并行
- 依赖冲突：使用虚拟环境隔离项目依赖
通过本指南，您可以顺利完成3D-TransUNet的安装配置，并开始进行医学图像分割任务。项目提供了完整的训练和评估流程，适合各种医学影像分析场景。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
