图像分割是医学图像分析中最重要的任务之一，在许多临床应用中往往是第一步也是最关键的一步。在脑MRI分析中，图像分割通常用于测量和可视化解剖结构，分析大脑变化，描绘病理区域以及手术计划和图像引导干预，分割是大多数形态学分析的先决条件。
本文我们将介绍如何使用QuickNAT对人脑的图像进行分割。使用MONAI, PyTorch和用于数据可视化和计算的常见Python库，如NumPy, TorchIO和matplotlib。
本文将主要设计以下几个方面：
- 设置数据集和探索数据
- 处理和准备数据集适当的模型训练
- 创建一个训练循环
- 评估模型并分析结果
完整的代码会在本文最后提供。
将CNN模型扩展到大脑分割的主要挑战之一是人工注释的训练数据的有限性。作者引入了一种新的训练策略，利用没有手动标签的大型数据集和有手动标签的小型数据集。
首先，使用现有的软件工具(例如FreeSurfer)从大型未标记数据集中获得自动生成的分割，然后使用这些工具对网络进行预训练。在第二步中，使用更小的手动注释数据[2]对网络进行微调。
IXI数据集由581个健康受试者的未标记MRI T1扫描组成。这些数据是从伦敦3家不同的医院收集来的。使用该数据集的主要缺点是标签不是公开可用的，因此为了遵循与研究论文中相同的方法，本文将使用FreeSurfer为这些MRI T1扫描生成分割。
完整文章：
https://avoid.overfit.cn/post/e185c411051548b2999996c706d0fa51
标签：分割,示例,使用,扫描,Pytorch,MRI,图像,数据 From： https://www.cnblogs.com/deephub/p/17367415.html