开源项目推荐：基于学习的变换数据进行数据增强的医疗图像分割

开源项目推荐：基于学习的变换数据进行数据增强的医疗图像分割

brainstorm Implementation of "Data augmentation using learned transforms for one-shot medical image segmentation" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bra/brainstorm

1. 项目基础介绍及主要编程语言

本项目是“Data Augmentation using Learned Transforms for One-shot Medical Image Segmentation”论文的作者实现版本，主要针对医疗图像分割任务，通过学习到的空间和外观变换模型来合成训练样本。项目使用Python 3.6+作为主要编程语言，并结合Tensorflow 1.13+和Keras 2.2.4+框架进行模型的训练和测试。

2. 项目的核心功能

项目的核心功能包括：

• 训练空间和外观变换模型：通过提供的数据集，项目能够训练出用于空间变换和外观变换的模型。
• 数据增强：使用训练好的变换模型，项目能够合成为分割任务提供额外训练样本的数据增强方法。
• 分割模型训练：项目支持基于增强数据的分割模型训练，通过不同的增强策略来改善模型性能。
• 模型评估：提供了评估训练好的分割模型的代码，用户可以根据自己的需求调整以适应训练好的模型。

3. 项目最近更新的功能

根据项目的最新提交记录，最近更新的功能包括：

• 代码结构调整：对部分代码进行了优化和重构，提高了代码的可读性和可维护性。
• 模型架构参数化：通过参数化的方式，用户可以更方便地调整模型架构和超参数。
• 增强策略扩展：增加了新的数据增强策略，如随机平滑变形和全局乘性强度因子的随机应用。
• 示例数据集更新：提供了新的示例MRI扫描数据集，便于用户快速上手和测试。

这些更新使得项目更加灵活和易于使用，同时也扩展了其在医疗图像分割领域的应用潜力。

brainstorm Implementation of "Data augmentation using learned transforms for one-shot medical image segmentation" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bra/brainstorm