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The dataset is from MICCAI 2019 Challenge. 本数据集由MICCAI 2019出品。 leftventricleimage_test_datasets.zip TestData_LVQuan19_Description.pdf

MICCAI 2020开源论文 我们使用“代码”作为关键字来检索开源论文。 请随时提出对未列出的开源文章的请求。 标题 第一作者 PDF格式 代码 Scribble2Label：通过具有一致性的自生成伪标签，对涂鸦进行监督的细胞分割 李贤秀 快速标记方法可靠吗？ 显微镜载玻片上计算机辅助专家注释的案例研究 克里斯汀·马尔扎尔（Christian Marzahl） BiO-Net：学习用于编码器-解码器体系结构的双向双向连接 天阁乡 通过自我发现，自我分类和自我修复学习丰富的语义表示 法塔赫·哈格高（Fatemeh Haghighi） NAS-SCAM：基于神经体系结构搜索的空间和通道联合注意模块，用于核语义分割和分类 刘祖豪 在胶囊中编码视觉属性以进行可解释的医学诊断 罗德尼·拉隆德（Rodney LaLonde） 可解释性指导的基于内容的医学图像检索 威尔逊·席尔瓦（Wilson Sil

自监督核分割 用于训练自监督分割网络以对组织病理学图像中的核进行分割的代码[1]。 train.py包含培训代码并定义命令行选项。 datasets.py定义用于读取图像的数据集。 models.py定义了相关模型（注意网络和规模网络）。 utils.py定义了其他有用的功能。 configs/定义.yaml配置文件以设置实验参数。 安装 Anaconda环境在conda_env.yml指定。 可以使用以下方式重新创建环境 conda env create -f conda_env.yml 已在Nvidia GeForce GTX 1080和GeForce GTX 1080 Ti GPU，运行驱动程序版本410.48和cuda 10.0以及带有Torchvision 0.3.0的Pytorch 1.1.0上进行了测试。 数据 请参阅目录以获取有关下载和使用数据的说明。 用法 t

MICCAI2015年腺体分割比赛数据集，其中包括165幅标定过的良性或恶性结肠癌的病理图像。癌症阶段为T3或T4。

肋骨挑战赛 评估脚本。 “主”分支是当前用于在线评估的评估代码，包括检测，分类和细分指标。 “旧版”分支用于2020年10月4日之前的MICCAI 2020正式挑战评估，其中可用的评估指标较少。 内容 RibFrac-Challenge/ requirements.txt Required packages for evaluation ribfrac/ evaluation.py Functions for model evaluation nii_dataset.py The dataset class for .nii reading 设定 安装所需的软件包 在命令行中运行以下命令以安装所需的软件包。 首先创建一个特定的Anaconda环境并激活它： conda create -n ribfrac python=3.7 conda activate ribfrac 然后使用pip安装所需的软件包： pip install -r requir

MICCAI 2019超全完整论文集，论文集一共六个chapter