【nnUNet系列】MedNeXt

原创 已于 2024-01-25 19:59:23 修改 · 1k 阅读 · 10 ·
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于 2024-01-03 19:31:19 首次发布
MedNeXt是ConvNeXT的升级版，采用带残差的上/下采样模块，通过逐步增大小卷积核尺寸来增强语义表达。它由4个对称的编码器-解码器结构组成，中间包含瓶颈层，旨在解决医疗数据限制下的性能提升问题。
MedNeXt: Transformer-driven Scaling of ConvNets for Medical Image Segmentation
goodenough5的博客
03-29 1434
在这篇工作中，设计一个现代化和可扩展的卷积架构，针对数据稀缺的医疗环境的挑战进行定制.
医学图像分割之MedNeXt
年轻即出发，
03-30 4778
对于一样大小的卷积核使用直接复制权值的方法进行初始化，对于比较大的卷积核，通过对小的卷积核进行三线插值得到大的卷积核。的思想进行了改进实现的全卷积网络，其通过全卷积网络和逆向残差瓶颈单元的设计，可以实现比较大的空间感受野。由于是全卷积的设计思想，所以不同输入图像的宽，高不会产生影响，但是不同的通道数却是会对模型产生影响。，对通道数进行压缩，最终保证输入的通道数等于输出的通道数，输入的分辨率等于输出的分辨率。的卷积实现，可以实现将不同通道数的输入都压缩在同样的通道数目上，这样就保证了模型参数的可复用。
Huh与Bubble Tea集成指南：构建复杂的终端应用
最新发布
gitblog_00504的博客
11-30 1067
想要在终端中创建交互式表单，同时保持Bubble Tea应用的完整性和灵活性？🤔 Huh与Bubble Tea的无缝集成正是您需要的终极解决方案！本文将为您详细讲解如何将Huh表单集成到Bubble Tea应用中，让您轻松构建功能丰富的终端界面。 Huh是一个简单而强大的Go语言库，专门用于在终端中构建交互式表单和提示。当与Bubble Tea结合使用时，您可以创建出既美观又实用的复杂终端应用
nnUNet原创团队全新力作！MedNeXt：医学图像分割新SOTA
CarryEKAIruiui的博客
03-22 6502
MedNeXt是nnUNet原创团队于2023年3月17日上传至arxiv上的新作品，该模型受ConNeXt启发，根据Transformer改进了现有的卷积网络，实现了医学图像分割领域的SOTA。除了用Transformer改造UNet之外，MedNeXt还改进了上采样和下采样块、提出了一个用小卷积核网络初始化大卷积核网络的方法、设计了可以对网络在深度、宽度和感受野大小上进行复合缩放的机制。
MedNeXt: Transformer-driven Scaling ofConvNets for Medical Image Segmentation
qq_41048761的博客
10-27 789
人们对采用基于TransformerTM的架构进行医学图像分割的兴趣与日俱增。然而，由于缺乏大规模的标注医学数据集，使得获得与自然图像相同的性能具有挑战性。相比之下，卷积网络具有更高的感应偏差，因此很容易训练成高性能。最近，ConvNeXt架构试图通过镜像变压器块来实现标准ConvNet的现代化。在这项工作中，我们对此进行了改进，以设计一种现代化的、可扩展的卷积体系结构，以应对数据稀缺的医疗环境的挑战。本文介绍了一种Transformer型的大核分割网络MedNeXt，它引入了。
【亲测免费】 MedNeXt：基于ConvNeXt的全3D医学图像分割架构
gitblog_00099的博客
06-24 747
MedNeXt：基于ConvNeXt的全3D医学图像分割架构 项目介绍 MedNeXt 是德国癌症研究中心（DKFZ）医疗图像计算（MIC）部门开发的一款专为3D医学图像分割设计的完全ConvNeXt架构。这款模型旨在利用ConvNeXt块的可扩展性，同时针对稀疏注释的医学图像数据集进行定制优化。它目前基于nnUNet框架（版本1），支持通过nnunet_mednext模块灵活使用，并且预期将持续...
专注于医学领域的MedNeXt
m0_73611175的博客
10-21 482
医学分割任务数据少，性能容易饱和，MedNeXt借鉴Swin Transformer V2的灵感（使用预训练的小窗口网络来初始化大窗口网络），通过对预训练的小核网络进行三线性上采样来初始化大核网络，从而迭代的增加核大小，其它大小相同的层直接复制预训练的权重来初始化。复合缩放是指在多个级别（深度、宽度、感受野、分辨率等）上同时缩放，在自然图像处理领域，很多模型可以根据任务性质和数据灵活量缩放模型，而在医学图像处理领域，一直没有能够缩放的模型。输出通道数的卷积层，对特征图执行逐通道的压缩。
【亲测免费】 MedNeXt: 3D 医学图像分割的全新架构
gitblog_00296的博客
01-08 567
MedNeXt: 3D 医学图像分割的全新架构 1. 项目基础介绍与主要编程语言 MedNeXt 是由德国癌症研究中心（DKFZ）医学图像计算部门（MIC）开发的一个开源项目。该项目旨在为3D医学图像分割提供一种全新的架构，基于 ConvNeXt 设计，并针对稀疏注释的医学图像分割数据集进行了优化。MedNeXt 的代码主要使用 Python 编程语言，并基于 PyTorch 深度学习框架。 2....
卷麻了! nnUNet 研究团队重磅新作 | MedNeXt: 新一代分割架构之王，刷新多项榜单记录！
专注计算机视觉全栈知识分享
03-24 1652
与自然图像任务相比，由于有限的训练数据等固有的领域挑战，医学图像分割缺乏受益于缩放网络的架构(如ConvNeXt本文提出了一种具备高度可扩展性的类ConvNeXt的 3D 分割架构，其在有限的医学图像数据集上优于其它 7 个顶流方法，当中就包含了非常强的nnUNet。MedNeXt设计作为标准卷积块的有效替代，完全可作为医学图像分割领域的新网络架构标杆之作！
47、医学图像分割新进展：MedNeXt与SwinUNETR-V2技术解析
agile9scrum的博客
06-06 164
本文详细解析了医学图像分割领域的两项创新技术：MedNeXt和SwinUNETR-V2。MedNeXt通过UpKern技术和复合缩放策略，在有限数据场景下有效克服了大核网络的性能饱和问题，显著提升了分割精度。而SwinUNETR-V2则通过引入阶段卷积设计，增强了模型对局部特征和长距离依赖关系的建模能力，大幅提升了Transformer在医学图像分割中的性能表现。两种方法分别结合了卷积神经网络与Transformer的优势，为医学图像分割提供了更高效、准确的解决方案，并展示了在临床疾病诊断、手术规划和医学研
MedNeXt 开源项目教程
gitblog_01079的博客
08-21 626
MedNeXt 开源项目教程 项目介绍 MedNeXt 是一个专注于医学图像处理的开源项目，由 MIC-DKFZ 开发。该项目旨在提供一个强大的工具集，帮助研究人员和开发者更高效地处理和分析医学图像数据。MedNeXt 结合了最新的深度学习技术，特别是在卷积神经网络（CNN）方面，以提高医学图像分析的准确性和效率。 项目快速启动 环境准备 在开始使用 MedNeXt 之前，请确保您的开发环境满足以...
nnU-Net团队新作MedNeXt：新一代医学图像分割之王，刷新多项榜单记录！
阿木寺的博客
03-23 3176
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>【医疗影像和Transformer】微信技术交流群转载自：CVHubTitle: MedNeXt: Transformer-driven Scaling of ConvNets for Medical Image SegmentationPaper: https://arxiv.org/abs/2303.0997...
MedNeXt 开源项目安装与使用指南
gitblog_01044的博客
08-21 862
MedNeXt 开源项目安装与使用指南 1. 项目目录结构及介绍 MedNeXt 是一个基于深度学习的医学影像分析开源项目，它由德国癌症研究中心（DKFZ）的医疗图像计算组（MIC）开发维护。下面是其核心目录结构概述： MedNeXt/ ├── LICENSE.txt # 许可证文件 ├── README.md # 项目说明文档 ├── requ...
图像分割论文阅读：BCU-Net: Bridging ConvNeXt and U-Net for medical image segmentation
wwimhere的博客
08-23 1282
本文提出了一种集合ConvNeXt和U-Net优势的网络模型来分割医学图像。当然，模型整体结构就是并列双分支，如果只是这些内容，不值得拿出来讲。multilabel recall loss module，简称MRL。
MedNeXt的一些问题集锦
weixin_43627723的博客
07-11 586
深度监督的输出有四个不同尺度分割结果，将前三个不同尺度分割结果分别与标准图像来计算dice（即loss1，loss2，loss3），然后相加，为了控制这三个结果对最后分割的影像，还需要乘以一个权重因子alpha（初始值为1），随着不断训练alpha也不断衰减（以0.9倍衰减）SDC是一种针对表面（边界）分割任务的评估指标，用于衡量分割结果与真实标签在边界上的一致性，他计算分割结果边界与真实标签边界的重叠部分在两者总体边界长度的比例。network-wide优势？上采样使用的是转置卷积吗?
医学图像分割框架
c_daofeng的博客
04-25 1295
医疗图像分割框架
MedNeXt 项目常见问题解决方案
gitblog_00995的博客
12-30 892
MedNeXt 项目常见问题解决方案 1. 项目基础介绍和主要编程语言 MedNeXt 是一个开源项目，旨在为3D医疗图像分割提供一个基于 ConvNeXt 架构的深度学习模型。该模型特别为稀疏注释的医疗图像分割数据集进行了优化。MedNeXt 模型基于 nnUNet（v1）框架，并提供了自定义的模块和训练流程。项目主要使用 Python 编程语言开发。 2. 新手在使用这个项目时需特别注意的3个...
ConvNeXt网络介绍,搭建以及训练
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05-01 2万+
ConvNeXt网络介绍 今年(2022)一月份，Facebook AI Research和UC Berkeley一起发表了一篇文章A ConvNet for the 2020s，在文章中提出了ConvNeXt纯卷积神经网络，它对标的是2021年非常火的Swin Transformer，通过一系列实验比对，在相同的FLOPs下，ConvNeXt相比Swin Transformer拥有更快的推理速度以及更高的准确率，在ImageNet 22K上ConvNeXt-XL达到了87.8%的准确率，参看下图。 原
ConvNeXt架构详解
培根芝士的专栏
09-12 2625
ConvNeXt 是一种现代化的卷积神经网络架构，结合了 ResNet 的经典设计和 Vision Transformer 的创新元素。通过一系列巧妙的调整和优化，ConvNeXt 证明了卷积网络在处理视觉任务时依然可以与 Transformer 相媲美，甚至在某些场景下有更好的计算效率和性能表现。
nnUnet
04-18
### nnUNet 使用教程概述 #### 工具简介 nnUNet 是一种自动化的医学图像分割框架，能够处理多种模态的数据并提供高质量的分割结果。它通过自动化预处理流程、网络架构选择以及超参数优化来减少人工干预[^1]。 #### 数据准备 为了使用 nnUNet 进行训练或测试，需要按照特定结构组织数据集。以下是具体步骤： 1. 创建符合 BIDS (Brain Imaging Data Structure) 格式的原始数据目录 `nnUNet_raw`，并将标注文件存储在指定路径中。 2. 设置环境变量以定义预处理后的数据存储位置和模型保存路径。例如，在终端执行以下命令可以完成设置： ```bash export nnUNet_preprocessed="/path/to/preprocessed" export RESULTS_FOLDER="/path/to/results" ``` 上述操作可以通过脚本或者手动输入完成[^3]。 #### 训练过程 启动训练之前需确认依赖库已经正确安装。如果尚未安装，则可通过以下方式获取必要组件： ```bash git clone https://github.com/MIC-DKFZ/nnUNet.git cd nnUNet pip install -e . pip install --upgrade git+https://github.com/FabianIsensee/hiddenlayer.git@more_plotted_details#egg=hiddenlayer ``` 之后利用官方提供的 Python 脚本来发起训练任务。典型调用形式如下所示： ```python from nnunetv2.train import main as train_main train_main() ``` 实际应用时可能还需要传递额外参数来自定义行为，比如指定 GPU 设备编号等[^4]。 #### 测试评估 当模型训练完成后即可进入验证阶段。下面展示了一个简单的例子说明如何对比两组分割结果的质量： ```bash nnUNet_evaluate_folder \ -ref /home/work/nnUNet/nnUNetFrame/DATASET/nnUNet_raw/nnUNet_raw_data/Task001_BrainTumour/seg_0 \ -pred /home/work/nnUNet/nnUNetFrame/DATASET/nnUNet_raw/nnUNet_raw_data/Task001_BrainTumour/seg_p \ -l 1 2 3 ``` 这里 `-ref` 参数指向真实标签所在目录；而 `-pred` 则表示预测输出的位置；最后通过 `-l` 来列举感兴趣的类别标签[^1]。 #### 配置管理 除了基本功能外，nnUNet 还支持灵活调整各种选项满足个性化需求。这些自定义项通常记录在一个 JSON 文件里便于管理和分享[^2]。 ---
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