肾脏肿瘤分割 by UCAS_机器学习

介绍

基于昇思MindSpore AI框架的肾脏肿瘤分割 参赛成员： 陈远腾 赵昱杰 谷朝阳 彭睿思 游昆霖

软件架构

基础框架： tensorflow_gpu 2.10.0 所需python库： numpy 1.21.6 glob
os matplotlib SimpleITK 2.2.0 nibabel 4.0.2

使用说明

step1 git clone https://github.com/neheller/kits19
step2 安装github仓库README文件中所要求的的python库
step3 运行start_code中的get_imaging.py或get_imaging_v2.py文件
获取训练所需数据集。

step4 git clone 本仓库
step5 运行main.py（不要改变刚刚下载的数据集所在文件夹名字，仍名为"data"）
需要输入数据集所在文件夹的根目录
例如：我的数据集所在路径为：
D:/lumor_segementation/kits19-master/data/
因此数据集所在文件夹的根目录为：
D:/lumor_segementation/kits19-master/

运行命令： python main.py --nii_data_dir_path "D:/lumor_segementation/kits19-master/"
--if_process_data "True" (如果你首次运行需要处理数据，则True，后续不需要重复)
--if_save_weights "True"
--model_kind "FCN_model" / "Unet" / "LinkNet" 三选一
--learn_rate 0.0001
--train_epochs 20

运行结束后将会在D:/lumor_segementation/kits19-master/目录下生成：
p_image 处理后的图像文件夹
p_segemen 处理后的标签文件夹
evaluate_image 处理后的无标签图像文件夹
model_weights 训练后的模型参数文件夹
predict_result 无标签图像预测结果文件夹

参与贡献

1. Fork 本仓库
2. 新建 Feat_xxx 分支
3. 提交代码
4. 新建 Pull Request