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。
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
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_Dense
和 LocallyConnected3D
,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。
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。
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。
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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