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这是"One Model to Rule them All: Towards Universal Segmentation for Medical Images with Text Prompts"（一个模型统治全局：基于文本提示的通用医学图像分割）的官方代码库 🚀

这是一个基于前所未有的数据集（72个公开3D医学分割数据集）构建的知识增强型通用分割模型，可以通过文本提示（解剖学术语）分割来自3种不同模态（MR、CT、PET）和8个人体区域的497个类别。

示例图

它比训练和部署一系列专家模型更强大、更高效。

示例图

要求

U-Net的实现依赖于dynamic-network-architectures的自定义版本，安装方法：

cd model
pip install -e dynamic-network-architectures-main

其他一些关键要求：

torch>=1.10.0
numpy==1.21.5
monai==1.1.0 
transformers==4.21.3
nibabel==4.0.2
einops==0.6.1
positional_encodings==6.0.1

如果您想要使用SAT-Nano的U-Mamba变体，还需要安装mamba_ssm

推理指南（命令行）：

步骤1. 按照requirements.txt构建环境。
S2. 从huggingface下载SAT和Text Encoder的检查点。
S3. 准备jsonl格式的数据文件。查看data/inference_demo/demo.jsonl中的示例。
1. 每个待分割样本需要包含image(图像路径)、labe(分割目标名称)、dataset(样本所属数据集)和modality(ct、mri或pet)。SAT支持的模态和类别可在论文的表12中找到。
2. orientation_code(方向)默认为RAS，适用于大多数轴向平面的图像。对于矢状面图像(如脊柱检查)，将其设置为ASR。输入图像的形状应为H,W,D。我们的数据处理代码会对输入图像进行方向、强度、间距等方面的标准化。demo\processed_data中有两个成功处理的图像示例，请确保正确进行标准化以保证SAT的性能。

S4. 开始使用SAT-Pro进行推理 🕶:

torchrun \
--nproc_per_node=1 \
--master_port 1234 \
inference.py \
--rcd_dir 'demo/inference_demo/results' \
--datasets_jsonl 'demo/inference_demo/demo.jsonl' \
--vision_backbone 'UNET-L' \
--checkpoint 'SAT-Pro检查点路径' \    
--text_encoder 'ours' \
--text_encoder_checkpoint 'Text encoder检查点路径' \
--max_queries 256 \
--batchsize_3d 2

⚠️ 注意: --batchsize_3d是输入图像块的批量大小，需要根据GPU内存进行调整(参考下表); 建议将--max_queries设置为大于推理数据集中的类别数，除非GPU内存非常有限;

模型	batchsize_3d	GPU内存
SAT-Pro	1	~ 34GB
SAT-Pro	2	~ 62GB
SAT-Nano	1	~ 24GB
SAT-Nano	2	~ 36GB

S5. 检查--rcd_dir获取输出结果。结果按数据集组织。对于每个案例，您将找到输入图像、聚合后的分割结果以及包含每个类别分割的文件夹。所有输出都以nifti格式存储。您可以使用ITK-SNAP进行可视化。
如果您想使用在72个数据集上训练的SAT-Nano，只需将--vision_backbone改为'UNET'，并相应地更改--checkpoint和--text_encoder_checkpoint。
对于其他SAT-Nano变体(在49个数据集上训练):

UNET-Ours: 设置--vision_backbone 'UNET'和--text_encoder 'ours';

UNET-CPT: 设置--vision_backbone 'UNET'和--text_encoder 'medcpt';

UNET-BB: 设置--vision_backbone 'UNET'和--text_encoder 'basebert';

UMamba-CPT: 设置--vision_backbone 'UMamba'和--text_encoder 'medcpt';

SwinUNETR-CPT: 设置--vision_backbone 'SwinUNETR'和--text_encoder 'medcpt';

训练指南:

开始训练前的一些准备工作:

您需要按照这个仓库构建训练数据，需要一个包含所有训练样本的jsonl文件。
您需要从https://huggingface.co/zzh99/SAT 获取文本编码器检查点以生成提示。我们建议训练SAT-Nano使用8个或更多A100-80G，训练SAT-Pro使用16个或更多A100-80G。请使用sh/中的slurm脚本启动训练过程。以SAT-Pro为例:

sbatch sh/train_sat_pro.sh

待办事项

网站上的推理演示。
发布用于构建SAT-DS的数据预处理代码。
发布训练指南。

引用

如果您在研究或项目中使用此代码，请引用：

@arxiv{zhao2023model,
  title={基于文本提示的通用医学图像分割模型},
  author={赵子恒 和 张瑶 和 吴超逸 和 张晓曼 和 张亚 和 王彦峰 和 谢伟迪},
  year={2023},
  journal={arXiv预印本 arXiv:2312.17183},
}

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推理指南（命令行）：

训练指南:

待办事项

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