segmentation_RT:自动分段深度学习工具箱，用于放射治疗

【文件属性】：
文件名称：segmentation_RT:自动分段深度学习工具箱，用于放射治疗
文件大小：2.32MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-10 05:28:16
deep-learning radiotherapy auto-segmentation Python segmentation_RT：用于放射治疗的自动分段深度学习工具箱 介绍 在深度学习的帮助下自动轮廓化是一个不平凡的事情，它本身就是一个研究领域。 segmentation_RT的目的是提供一种使用深度学习进行轮廓绘制的快速方法。 为此，提供了三个模块： rs2mask：从dicom数据创建数据集。 dl：用于培训和测试的深度学习模块。 mask2rs：从掩码创建RT结构集。 安装 segmentation_RT与。 依存关系 该项目基于并使用 。 如何使用它 可以在http://segmentation_RT.readthedocs.io上在线获取segmentation_RT的主要文档。 在https://github.com/BrouBoni/segmentation_RT/blob/main/main.py也提供了一个主要示例。 有关更多详细信息，请检查以下内容。

【文件预览】：
segmentation_RT-main
----.gitignore(3KB)
----requirements.txt(193B)
----.travis.yml(475B)
----README.rst(2KB)
----tests()
--------rs2mask()
--------__init__.py(0B)
--------util()
--------test_data()
--------mask2rs()
----segmentation_rt()
--------rs2mask()
--------dl()
--------util()
--------mask2rs()
----main.py(1KB)
----main.sh(842B)
----docs()
--------rs2mask()
--------Makefile(634B)
--------index.rst(971B)
--------conf.py(2KB)
--------make.bat(760B)
--------dl()
--------util()
--------mask2rs()
----tests.py(409B)