neurite

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医疗影像分析神经网络工具箱,支持TensorFlow和Keras

Neurite是一个专注于医疗影像分析的神经网络工具箱,兼容TensorFlow和Keras,包括多种网络层、实用工具、灵活模型、生成器和回调函数,适合处理、训练和调试医疗影像数据。其主要功能有UNet模型、卷积编码器和解码器、N维网格插值、分割工具和度量指标。该工具可以通过pip简单安装,并提供科研文献引用支持,项目鼓励社区贡献,已在VoxelMorph和brainstorm等项目中使用。

Neurite医疗影像分析tensorflowkeras卷积网络Github开源项目

Neurite 项目介绍

Neurite 是一个专注于医学图像分析的神经网络工具库,目前基于 TensorFlow 和 Keras 开发。该项目为医疗图像处理提供了一系列强大的工具和实用函数,旨在帮助研究人员和开发者在医学图像分析领域取得更高效的成果。

安装说明

用户可以通过两种方式安装 Neurite 库。首先,可以克隆 GitHub 仓库并根据 setup.py 文件中的要求进行安装。其次,可以直接使用 pip 进行安装,具体命令如下:

pip install neurite

主要工具组件

Neurite 提供了丰富的工具和模块,主要包括:

  • 网络层(layers): 提供了多种网络层以及稀疏操作,比如 SpatiallySparse_DenseLocallyConnected3D,这些目前尚未在 Keras 中集成。

  • 实用工具(utils): 包含各种实用工具,例如 N 维网格插值 interpn 和几种非线性操作。此外,还提供了模型堆叠工具 stack_models、(V)AE 模型分析工具、分割工具等。

  • 模型(models): 提供灵活的模型配置,尤其适用于医疗图像分析,如 UNet/沙漏模型、卷积编码器和解码器等。

  • 生成器(generators): 支持生成医学图像体积以及与分割、分类等相关的多种组合输出。

  • 回调函数(callbacks): 提供了一系列用于 Keras 训练的回调函数,比如 Dice 测量和体积-分割重叠,以帮助了解模型拟合情况。

  • 数据处理(dataproc): 包含用于医学图像数据处理的工具,以便为训练和测试做好准备。

  • 度量(metrics): 提供多种度量函数,这些度量通常也可以作为损失函数使用,例如 Dice 或加权分类交叉熵。

  • 绘图工具(plot): 提供绘图工具,主要用于调试模型。

研究论文

如果在您的研究中使用了 Neurite 代码,请引用以下论文:

  • "Anatomical Priors in Convolutional Networks for Unsupervised Biomedical Segmentation"
    作者:Adrian V. Dalca, John Guttag, Mert R. Sabuncu
    发布于 CVPR 2018。

  • "Unsupervised Data Imputation via Variational Inference of Deep Subspaces"
    作者:Adrian V. Dalca, John Guttag, Mert R. Sabuncu
    Arxiv 2019 预印本。

项目开发

Neurite 欢迎社区贡献代码。在提交代码前,请确保遵循 pep8 规范,但忽略 E731,W291,W503,W504。如果有问题或建议,请优先通过 GitHub 提交 issue,或联系项目负责人 Adrian Dalca。

应用与演示

Neurite 的部分组件被应用于其它项目中,如 VoxelMorph 和 brainstorm,鼓励用户查阅并学习这些项目。Neurite 的设计目标是为医学图像处理提供高效工具,促进学术研究与实际应用的结合。

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