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gancer:计算有效放射疗法的生成对抗网络
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2021-05-02
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GANCER:计算有效放射疗法的生成对抗网络 论文代码《使用生殖对抗网络进行放射治疗中的自动化治疗规划》,已提交给2018年医疗保健中的机器学习。 基于知识的计划(KBP)是一种放射疗法治疗计划的自动化方法,该方法包括先预测所需的治疗计划,然后再将其纠正为可交付的计划。 在这项工作中,我们提出了GAN方法来预测理想的3D剂量分布。 此代码包含专门用于GAN的实现。 我们将在以后的更新中提供用于优化的代码。 请注意,原始论文中使用的数据集无法公开共享。 这将在以后的更新中解决,我们将提供一个综合数据集。 另外,您可以使用公共数据集,例如 ,只要您适当地修改数据加载器即可。 先决条件 Linux或OS X 的Python 3 CPU或NVIDIA GPU + CUDA CuDNN 入门 安装 设置pipenv虚拟环境并输入 pipenv install --dev --three pi
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gancer-master.zip (38个子文件)
gancer-master
gancer
data
voxel_dataset.py 4KB
__init__.py 0B
image_folder.py 2KB
base_dataset.py 2KB
single_dataset.py 1019B
base_data_loader.py 227B
data_loader.py 290B
unaligned_dataset.py 2KB
aligned_dataset.py 3KB
slice_dataset.py 5KB
custom_dataset_data_loader.py 2KB
options
train_options.py 5KB
test_options.py 1KB
__init__.py 0B
base_options.py 7KB
models
vox2vox_model.py 6KB
pix2pix_model.py 5KB
unetcnn_model.py 4KB
__init__.py 0B
models.py 1KB
threedeegan.py 5KB
networks.py 40KB
base_model.py 2KB
test_model.py 2KB
util
image_pool.py 1KB
visualizer.py 9KB
__init__.py 0B
html.py 2KB
util.py 4KB
scripts
get_data.py 6KB
test.py 1KB
train.py 2KB
.gitignore 354B
requirements.txt 605B
LICENSE 4KB
README.md 3KB
imgs
manifold.png 87KB
manifold.eps 129KB
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tafan
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