文件名称：matlab创新奖代码-model-genesis:模型生成
文件大小：7.6MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-22 10:29:33
系统开源
matlab创新奖代码 我们构建了一组称为Generic Autodidactic Models的预训练模型，昵称Models Genesis ，因为它们是从无到有创建的（没有手动标记）、自学（通过自我监督学习）和通用（作为源模型）用于生成特定于应用程序的目标模型）。 我们设想 Models Genesis 可以作为 3D 医学成像应用程序迁移学习的主要来源，尤其是在注释数据有限的情况下。 纸 该存储库提供了训练 Models Genesis 的官方实现以及以下论文中预训练 Models Genesis 的用法： Models Genesis：用于 3D 医学图像分析的通用自学模型1 , 1 , 1 , 1 、 1 、 2和1 1亚利桑那州立大学， 2梅奥诊所2019 年医学图像计算和计算机辅助干预国际会议 (MICCAI) | | | | 谈话 (, ) | 模型创世纪1 、 1 、 1 、 2和1 1亚利桑那州立大学， 2梅奥诊所医学影像分析 (Media) | | 可用的实现 凯拉斯/ 火炬/ ★ 新闻：模型Genesis，结合nnU-Net，分割肝脏/肿瘤和海马。 竞赛/ 我们
【文件预览】：
model-genesis-master
----figures()
--------framework.png(33KB)
--------Young_Scientist_Award.JPG(340KB)
--------patch_generator.png(414KB)
--------superbar()
--------logo.png(22KB)
--------results.png(88KB)
--------MedIA_Best_Paper_Award.JPG(79KB)
--------plotsuperbar.m(6KB)
----.DS_Store(10KB)
----requirements.txt(207B)
----LICENSE(13KB)
----environment.yml(1KB)
----README.md(6KB)
----pytorch()
--------config.py(1KB)
--------utils.py(8KB)
--------unet3d.py(5KB)
--------README.md(12KB)
--------Genesis_Chest_CT.py(5KB)
----keras()
--------config.py(2KB)
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--------downstream_tasks()
--------Genesis_Chest_CT.py(5KB)
----infinite_generator_3D.py(8KB)
----competition()
--------config.py(2KB)
--------utils.py(7KB)
--------README.md(12KB)
--------Genesis_nnUNet.py(7KB)