BraTS2018 脑肿瘤分割开源项目使用教程

BraTS2018 脑肿瘤分割开源项目使用教程

BraTS2018-tumor-segmentation We provide DeepMedic and 3D UNet in pytorch for brain tumore segmentation. We also integrate location information with DeepMedic and 3D UNet by adding additional brain parcellation with original MR images. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/br/BraTS2018-tumor-segmentation

本教程旨在引导您快速了解并使用 BraTS2018-tumor-segmentation 开源项目，该项目由 优快云 公司开发的 InsCode AI 大模型提供技术支持解释。此项目基于 PyTorch 实现了 DeepMedic 和 3D U-Net 模型，专为脑肿瘤分割设计。

1. 项目目录结构及介绍

项目根目录下包含了多个关键部分：

• BrainParcellation: 包含用于创建哈佛-牛津子皮层大脑分区的脚本和结果。
• atlases: 存储了在受试者空间中的哈佛-牛津子皮层脑图谱。
• data: 数据处理相关脚本存放处，包括数据预处理和分区逻辑。
• models: 深度学习模型的代码实现，涉及 DeepMedic 和 3D U-Net。
• utils: 辅助工具函数集合。
• LICENSE: 许可证文件。
• README.md: 项目概述和基本使用说明。
• *.py 文件：具体的执行脚本，如训练、预测、数据准备等任务。

2. 项目的启动文件介绍

主要执行脚本

• train.py, train_6.py, train_12.py, train_unet.py: 分别是用于标准 DeepMedic 训练、不同尺寸输出掩模的 DeepMedic 训练以及 3D U-Net 的训练脚本。
• predict.py, predict_6.py, predict_12.py, predict_unet.py: 提供预测功能，根据训练好的模型对新的MRI图像进行脑肿瘤分割预测。
• make_submission.py: 准备提交的比赛结果，遵循特定格式要求。
• split.py: 将数据集切分为训练和验证集的脚本。
• prep.py: 数据预处理脚本，用于优化输入数据以适应模型训练。

入门命令示例:

• 启动训练（使用DeepMedic）:

  python train.py --gpu 0 --cfg deepmedic_ce
  

• 进行预测（使用3D U-Net）:

  python predict_unet.py --model_path PATH_TO_TRAINED_MODEL
  

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过 YAML 文件进行管理，尽管直接指定于命令行参数的情况也很常见。虽然在这个概览中没有特定的 .yaml 配置文件名被直接提及，通常这些配置文件会位于 experiments 目录下或者直接作为脚本参数指定。配置文件可能包含以下内容：

• 数据路径: 指向训练数据和标签的位置。
• 模型设置: 包括网络架构的具体细节，比如深度、宽度、激活函数等。
• 训练参数: 如批次大小、学习率、优化器选择、损失函数类型等。
• 运行环境: 可能包括使用的GPU设备编号、是否启用数据增强等。

为了开始实验，您需检查或编辑 experiments/settings.yaml 文件来匹配您的本地路径和其他偏好设置。确保在运行任何脚本之前正确配置这些设置。

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以上步骤提供了启动和运行该脑肿瘤分割项目的基线指导。详细的操作流程和环境配置可能会因具体版本的PyTorch、操作系统和其他依赖项的不同而有所差异，请参考项目最新的README.md文件获取最新信息。

BraTS2018-tumor-segmentation We provide DeepMedic and 3D UNet in pytorch for brain tumore segmentation. We also integrate location information with DeepMedic and 3D UNet by adding additional brain parcellation with original MR images. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/br/BraTS2018-tumor-segmentation