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图像矩阵matlab代码-E6040-super-resolution-project:pytorch在深度对抗性学习中实现医学...
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2021-05-23
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图像矩阵matlab代码E6040超分辨率项目 组:SPRL 汇乡壮族 哈德里安·科尼尔(Hadrien Cornier) 入门 这些说明将为您提供有关我们的基本功能以及如何在机器上运行以进行开发和测试的指南。 描述 目的是创建一个可以进行低分辨率MRI扫描并将其转变为超分辨率扫描的网络。 此回购旨在复制论文的结果。 网络架构如下所示: 我们主要用全局平均池和卷积层替换了所有完全连接的层,重新设计了训练方案,并调整了低分辨率的程度。 数据集 该数据集是一个大型且可公开访问的大脑结构MRI数据库,称为“人类连接基因组计划(HCP)” :。 数据包含来自总共1,113个对象的3D T1加权图像,这些图像是通过Siemens 3T平台在多个中心使用32通道磁头线圈采集的。 在256x320x320的矩阵尺寸中,图像具有0.7mm各向同性的高空间分辨率。 您需要注册并登录网站:。 您可以从该网站下载完整的数据集,也可以请求访问其Amazon S3。 先决条件 编码基于带有CUDA 9.1和CUDNN 7.5的PyTorch 0.4.0。 该项目最初是在Google Cloud Platform
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E6040-super-resolution-project-master.zip (53个子文件)
E6040-super-resolution-project-master
models
pretrained_G_step250000 1.59MB
ecbm6040
metric
eval_metrics.py 3KB
__pycache__
eval_metrics.cpython-36.pyc 1KB
model
mDCSRN_WGAN.py 7KB
__pycache__
mDCSRN_WGAN.cpython-36.pyc 5KB
patching
__pycache__
patchloader.cpython-36.pyc 6KB
patchloader.py 8KB
idx_mine.mat 286B
dataloader
__pycache__
CustomDatasetFromCSV.cpython-36.pyc 2KB
CustomDatasetFromCSV.py 2KB
mnt
superresolution
HCP_1200
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unprocessed
3T
T1w_MPR1
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196952_LR.mat 30.47MB
951457
unprocessed
3T
T1w_MPR1
951457_LR.mat 30.4MB
951457_3T_T1w_MPR1.nii.gz 30.57MB
622236
unprocessed
3T
T1w_MPR1
622236_3T_T1w_MPR1.nii.gz 31.72MB
622236_LR.mat 30.1MB
119126
unprocessed
3T
T1w_MPR1
119126_LR.mat 28.25MB
119126_3T_T1w_MPR1.nii.gz 30.94MB
139637
unprocessed
3T
T1w_MPR1
139637_LR.mat 31.26MB
139637_3T_T1w_MPR1.nii.gz 30.49MB
114217
unprocessed
3T
T1w_MPR1
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114217_LR.mat 31MB
387959
unprocessed
3T
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387959_LR.mat 31.74MB
387959_3T_T1w_MPR1.nii.gz 32.9MB
151324
unprocessed
3T
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151324_LR.mat 31.66MB
910443
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3T
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910443_LR.mat 30.59MB
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WGAN_GP.py 28KB
csv
id_hcp.csv 15KB
id_hcp_test.csv 913B
loss_history
val_loss_history.txt 104KB
val_loss_D_history.txt 104KB
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train_loss_history.txt 1.72MB
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example_lr_step250000.txt 4MB
.ipynb_checkpoints
main-checkpoint.ipynb 666KB
README.md 5KB
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