Med-DDPM项目使用教程

Med-DDPM项目使用教程

med-ddpm 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/me/med-ddpm

1. 项目目录结构及介绍

Med-DDPM项目的目录结构如下所示：

med-ddpm/
├── dataset/                    # 数据集相关文件
├── diffusion_model/            # 扩散模型代码
├── fast_sampling/              # 快速采样特征实现
├── images/                     # 存储示例图片
├── scripts/                    # 脚本文件，包括训练和生成样本的脚本
├── utils/                      # 工具类代码
├── LICENSE                      # 项目许可证文件
├── README.md                   # 项目说明文件
├── dataset.py                  # 数据集处理代码
├── dataset_brats.py            # BraTS数据集处理代码
├── mask_generator.ipynb        # 生成遮罩的Jupyter Notebook文件
├── preprocess_brats_data.py    # 预处理BraTS数据集的代码
├── requirements.txt            # 项目依赖的Python包
├── sample.py                   # 生成样本图片的代码
├── sample_brats.py             # 生成BraTS样本图片的代码
├── train.py                    # 模型训练代码
├── train_brats.py              # BraTS模型训练代码

每个目录和文件的具体作用如下：

• dataset/: 包含数据集加载和预处理的相关代码。
• `diffusion_model/: 存储扩散模型的实现代码。
• fast_sampling/: 实现快速采样的特性。
• images/: 存储项目生成的示例图片。
• scripts/: 包含启动训练和生成样本的脚本文件。
• utils/: 提供了一些工具类函数，如数据类型转换等。
• LICENSE: 项目使用的许可证信息。
• README.md: 项目说明文件，介绍了项目的基本信息和使用方法。
• 其他.py文件: 分别是项目的主要功能模块的实现代码。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于scripts/目录下，包括以下文件：

• train.sh: 启动整个头部的MRI合成的训练脚本。
• train_brats.sh: 启动BraTS数据集的4模态MRI合成的训练脚本。
• sample.sh: 根据给定的掩码生成合成图像的脚本。
• sample_brats.sh: 根据给定的掩码生成BraTS数据集的合成图像的脚本。

这些脚本文件通常包含了调用Python脚本和必要的参数，以执行训练或生成图像的任务。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是requirements.txt，该文件列出了项目依赖的Python包，如下所示：

torchio==0.15.0
numpy==1.21.2
 nibabel==3.1.0

在开始使用项目之前，需要确保安装了这些依赖包。可以使用以下命令进行安装：

pip install -r requirements.txt

这样就可以确保环境中有所有必要的库来运行项目。

med-ddpm 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/me/med-ddpm