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3d-mri-brain-tumor-segmentation-using-autoencoder-regularization...
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2021-05-06
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使用自动编码器正则化的3D MRI脑肿瘤分割 模型架构资料来源: : Keron使用Myronenko A.( )使用自动编码器正则化实现论文3D MRI脑肿瘤分割。 作者(团队名称: NVDLMED )使用本文描述的模型在排行榜上排名第一。 该存储库包含具有损失功能的完整模型,所有模型均在Keras中端到端实现。 用法将在下一节中介绍。 用法 下载文件并保存在与项目笔记本/脚本相同的文件夹中。 在您的python脚本中,从model.py导入build_model函数。 from model import build_model 它将自动下载实现所需的其他脚本,即 ,该脚本包含用于组规范化层的keras实现。 请注意,您将要输入的输入MRI扫描需要具有4维,通道优先格式。 即,形状应类似于(c,H,W,D),其中: c ,通道数可被4整除。 H , W , D分别
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3d-mri-brain-tumor-segmentation-using-autoencoder-regularization-master.zip (6个子文件)
3d-mri-brain-tumor-segmentation-using-autoencoder-regularization-master
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