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andrewsher
4fe3716ee4
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2 years ago | |
|---|---|---|
| .gitignore | 2 years ago | |
| FSM.py | 2 years ago | |
| LICENSE | 2 years ago | |
| README.md | 2 years ago | |
| data.py | 2 years ago | |
| loss.py | 2 years ago | |
| model.py | 2 years ago | |
| utils.py | 2 years ago | |
README.md
X-Net
github版本：https://github.com/Andrewsher/X-Net
作者
Kehan Qi, Hao Yang, Cheng Li, Zaiyi Liu, Meiyun Wang, Qiegen Liu, and Shanshan Wang
项目简介
1. 功能
采用X-Net实现对ATLAS数据集的图像分割
2. 性能
| Dice | IoU | Precision | Recall | Number of Parameters |
|---|---|---|---|---|
| 0.4867 | 0.3723 | 0.6000 | 0.4752 | 15.1M |
3. 使用数据集
数据集：ATLAS数据集[1]，包含229个case，采用5折交叉验证。数据采用这里所示的方法进行预处理得到h5文件。
[1] Liew, Sook-Lei, et al. "A large, open source dataset of stroke anatomical brain images and manual lesion segmentations." Scientific data 5 (2018): 180011.
运行环境与依赖
| 类别 | 名称 | 版本 |
|---|---|---|
| os | ubuntu | 16.04 |
| 深度学习框架 | Keras | 2.2.4 |
| 深度学习框架 | tensorflow | 1.14.0 |
| 机器学习库 | scikit-learn | 0.19.1 |
| python函数库 | pandas | 0.20.3 |
| 处理h5文件的库 | h5py | 2.7.0 |
输入与输出
| 名称 | 说明 |
|---|---|
| 输入 | 单通道灰度图，值域为0-1，大小为224x192。 |
| 输出 | 标签。0表示背景，1表示病变 |
运行方式
在main.py中修改与超参数相关的行（即第16-20行），然后在命令行中执行如下的命令：
python main.py
X-Net: Brain Stroke Lesion Segmentation Based on Depthwise Separable Convolution and Long-range Dependencies (MICCAI 2019)
Python
MIT
Contributors (1)