【源码】基于深度学习的脑PETMRI图像配准系统

项目简介

本项目运用深度学习方法，将脑部PET/MRI影像配准到标准模板空间。先把结构信息丰富的MRI配准到MRI脑模板，再将配准得到的变形场映射到PET上，完成PET脑模板的配准。此系统后续会作为插件模块集成到AnatomySketch软件中。

项目的主要特性和功能

• 精准配准：借助深度学习技术，实现脑部PET/MRI影像到标准模板空间的精确配准。
• 模块化设计：包含训练和测试模块，便于用户开展模型训练与评估工作。
• 灵活测试：提供有标签和无标签两种测试方式，可依据实际需求进行选择。

安装使用步骤

安装

1. 确保已下载本项目的源码文件。
2. 创建conda环境：在命令行中执行conda env create -f torch.yaml。

使用

训练

在命令行执行以下命令开始训练： bash python train.py --gpu 0 --model vm2 --atlas_file $PATH_TO_ATLAS_FILE --train_dir $PATH_TO_TRAIN_IMAGES --n_iter 15000 --log_name $LOG_NAME --alpha 0.25

测试

评估DSC（有标签测试）

在命令行执行： bash python test.py --test_dir $PATH_TO_TEST_IMAGES --label_dir $PATH_TO_TEST_LABELS --atlas_file $PATH_TO_ATLAS_FILE --checkpoint_path./Checkpoint/oasis2cn.pth

无标签测试

在命令行执行： bash python test_noLabel.py --test_dir $PATH_TO_TEST_IMAGES --atlas_file $PATH_TO_ATLAS_FILE --checkpoint_path./Checkpoint/oasis2cn.pth 请根据实际情况替换命令中的$PATH_TO_ATLAS_FILE、$PATH_TO_TRAIN_IMAGES、$PATH_TO_TEST_IMAGES、$PATH_TO_TEST_LABELS和$LOG_NAME。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】