# Fully-Automated Cartilage and Meniscus Segmentation for Knee MRI
Fully-automated segmentation of MSK tissues from MRI data.
This code is primarily designed to segment cartilage and meniscus from 3D DESS scans from the OAI. The model weights for this network are rather large (400MB) but they can be found by emailing akshaysc at stanford dot edu.
Here are some results from 14 subjects tested from the OAI iMorphics cohort:
| KLG | Femoral Cartilage | Tibial Cartilage | Meniscus |
|-------------|-------------------|------------------|-------------|
| 2 | 89.8 ± 2.0 | 87.9 ± 2.3 | 76.0 ± 3.5 |
| 3 | 90.0 ± 1.3 | 85.6 ± 3.8 | 75.1 ± 4.2 |
| 4 | 90.1 ± 1.8 | 76.1 ± 1.9 | 75.8 ± 3.7 |
| Average | 89.9 ± 1.6 | 85.3 ± 4.7 | 75.4 ± 3.8 |
| Volume CV % | 1.7 ± 1.2 | 6.5 ± 5.8 | 9.0 ± 5.7 |
Things Planned For:
1. A detailed tutorial on how to use the provided code
2. Pre-processing pipeline (dicom read -> python preprocess -> segmentations in tiff)
If you find any issues with the code or want to contribute, please do let me know!
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
msk_segmentation:膝关节MRI的全自动软骨和半月板分割
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2021-05-15
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膝关节MRI的全自动软骨和半月板分割 MRI数据对MSK组织的全自动分割。 该代码主要用于对来自OAI的3D DESS扫描中的软骨和半月板进行分段。 该网络的模型权重很大(400MB),但可以通过在stanford dot edu上向akshaysc发送电子邮件来找到它们。 以下是OAI iMorphics队列测试的14位受试者的一些结果: 荷航集团 股骨软骨 胫骨软骨 半月板 2个 89.8±2.0 87.9±2.3 76.0±3.5 3 90.0±1.3 85.6±3.8 75.1±4.2 4 90.1±1.8 76.1±1.9 75.8±3.7 平均数 89.9±1.6 85.3±4.7 75.4±3.8 体积CV% 1.7±1.2 6.5±5.8 9.0±5.7 计划的目标: 有关如何使用提供的代码的详细教程 预处理管道(dicom读取-
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msk_segmentation-master.zip (12个子文件)
msk_segmentation-master
test_msk_seg.py 4KB
environment.yml 1KB
unet2d.png 581KB
train_msk_seg.py 5KB
LICENSE 34KB
.gitignore 105B
README.md 1KB
utils
models.py 3KB
utils_msk_seg.py 3KB
losses.py 1KB
__init__.py 0B
generator_msk_seg.py 3KB
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Craig林
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