Neurite
这是一个神经网络工具箱,目前主要关注于使用tensorflow/keras进行医学图像分析。
安装
要使用Neurite库,您可以克隆此仓库并安装setup.py
中列出的依赖项,或直接使用pip安装。
pip install neurite
主要工具
- layers: 各种网络层、稀疏操作(如
SpatiallySparse_Dense
)以及当前未包含在keras
中的LocallyConnected3D
- utils: 各种实用工具,包括
interpn
:N维网格插值,以及几种非线性函数 - models: 灵活的模型(有许多可调参数),特别适用于医学图像分析,如UNet/沙漏模型、卷积编码器和解码器
- generators: 用于医学图像体积以及各种体积、分割、分类和其他输出组合的生成器
- callbacks: 一组用于
keras
训练的回调函数,帮助理解拟合过程,如Dice测量和体积分割重叠 - dataproc: 一组用于处理医学影像数据以准备训练/测试的工具
- metrics: 指标(大多数可用作损失函数),如Dice或加权分类交叉熵
- plot: 绘图工具,主要用于调试模型
论文:
如果您使用此代码,请引用:
卷积网络中用于无监督生物医学分割的解剖先验知识
Adrian V. Dalca, John Guttag, Mert R. Sabuncu
CVPR 2018.
[ PDF | arxiv | bibtex ]
如果您使用任何稀疏/插补函数,请引用:
通过深度子空间变分推断进行无监督数据插补
Adrian V. Dalca, John Guttag, Mert R. Sabuncu
Arxiv预印本 2019
[ arxiv | bibtex ]
开发:
我们欢迎贡献;请确保您的代码遵循pep8
规范,除了E731,W291,W503,W504
,运行以下命令进行检查:
pycodestyle --ignore E731,W291,W503,W504 --max-line-length 100 /path/to/neurite
如有与neurite
相关的问题,请优先在问题页面提出,或联系Adrian Dalca(adalca@csail.mit.edu)。
使用/演示:
neurite
的部分内容在VoxelMorph和brainstorm中得到了应用,我们鼓励您去了解它们!