nnUNet:基于 U-Net 的自动适应医学图像语义分割项目

nnU-Net 是一种语义分割方法,能够自动适应给定的数据集。它会分析提供的训练样本,并自动配置匹配的基于 U-Net 的分割流程。 如果您是领域科学家(生物学家、放射科医生等),想要分析自己的图像,nnU-Net 提供了一个开箱即用的解决方案,几乎可以保证在您的数据集上获得卓越的分析结果。只需将您的数据集转换为 nnU-Net 格式,即可享受人工智能的强大功能——无需任何专业知识!

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项目介绍

nnU-Net 是一种语义分割方法,能够自动适应给定的数据集。它会分析提供的训练样本,并自动配置匹配的基于 U-Net 的分割流程。 如果您是领域科学家(生物学家、放射科医生等),想要分析自己的图像,nnU-Net 提供了一个开箱即用的解决方案,几乎可以保证在您的数据集上获得卓越的分析结果。只需将您的数据集转换为 nnU-Net 格式,即可享受人工智能的强大功能——无需任何专业知识!

https://github.com/MIC-DKFZ/nnUNet定制我的领域