PyTorch实现的无监督医学图像分割技术

是一项专注于使用无监督学习技术进行医学图像分割的研究项目。该代码库通过使用PyTorch框架，提供了医学图像无监督分割的实现方法。在这个过程中，开发者可以通过对比配准技术，无需标注数据即可对医学图像进行分割。 该项目的作者包括刘立豪，当归I阿维莱斯·里维罗和卡罗拉·比比亚恩·舍恩利布，他们共同贡献了这一研究工作。项目提供的PyTorch实现是目前在医学图像处理领域内无监督学习方法的研究热点，特别是在处理缺乏大量标注数据的情况下，能够显著提高图像分割的准确度和效率。 代码库使用了以下关键库版本要求： - PyTorch 1.5.0：一个广泛使用的深度学习框架，它提供了灵活性和效率，广泛应用于计算机视觉和自然语言处理领域。 - PyTorch Vision 0.4.2：PyTorch的视觉处理库，为处理图像提供了便捷的工具和数据加载器。 - SimpleITK 1.2.4：一个简化了的ITK（Insight Segmentation and Registration Toolkit）接口，专注于提供易于使用的图像分析功能。 - opencv-python *.*.*.**：一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它包含了大量的计算机视觉算法。 在安装和使用该代码之前，用户需要按照以下步骤操作： 1. 克隆存储库： - 使用命令`git clone ***`从GitHub上克隆项目到本地。 - 进入克隆好的项目文件夹：`cd unsupervised-medical-image-segmentation`。 2. 下载LPBA40数据集： - LPBA40数据集包括图像和分割蒙版，可以通过特定的链接获取。 - 将下载好的LPBA40数据集中的图像（LPBA40图片）和分割蒙版（LPBA40标签）解压缩到`datasets/LPBA40`文件夹内。 数据集LPBA40是一个用于测试和验证的常用基准数据集，在神经影像学研究领域内具有一定的知名度，它包含了40个经过预处理的大脑MRI扫描图像和相应的分割标签。 在研究和使用“无监督医学图像分割的对比配准”代码时，开发者和研究人员需要对无监督学习方法有一定的了解，以及对深度学习和PyTorch框架有一定的掌握。此外，理解医学图像的特点和分割任务的相关知识也是必要的。通过该代码实现的无监督分割技术，可以在标注数据有限的条件下，自动识别图像中的不同结构和区域，为疾病的早期诊断和治疗提供重要的参考信息。