Dice score를 대상으로 동작하는 코드 BraTS2020 데이터 셋을 가지고 동작을 한다. 코드 # lighting.py import torch import torch.nn as nn import torch.optim import pytorch_lightning as pl from monai.losses.dice import DiceLoss, DiceFocalLoss from monai.metrics import DiceMetric, ConfusionMatrixMetric, HausdorffDistanceMetric from monai.utils.enums import MetricReduction from monai.data.utils import decollate_batch from torchme..

의료영상 처리, 컴퓨터 비전을 위한 모델을 학습시키고 다룰 때를 위해 구성 해놓은 가상환경 설정 명령어 모음입니다. 주로 medical image segmentation, U-Net based models, ViT models, Albumentation 등을 다루는데 사용되었습니다. 최초 'conda' 환경 세팅 명령어 conda upgrade conda —all -y conda update -n base conda -y conda update —all conda update -n base -c defaults conda -y python -m pip install —upgrade pip 'Vision' 환경 세팅 명령어 conda create -n Vision -y conda update conda -..

info **Attention U-Net: Learning Where to Look for the Pancreas** *Ozan Oktay, et al.* [[paper](https://arxiv.org/abs/1804.03999)] MIDL 2018 - Attention U-Net 파이토치 구현입니다. 논문을 보고 작성하는데 Gating Signal $g$ 에서 막혀서 시간이 좀 걸렸네요. Attention U-Net Encoder, Decoder, 그리고 AttentionGate (softmax, addtive attention)을 구현했습니다. *Deep supervision은 본문 연구에서 encoder output을 포함하여 stage_outputs들을 모두 segementation map si..

info. **V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation** *Fausto Milletari, Nassir Navab, Seyed-Ahmad Ahmadi* [[paper](https://arxiv.org/abs/1606.04797)] 3DV 2016 V-Net 논문 읽고 구현을 해본 파이토치 버전 코드입니다.Encoder (compression path), Decoder (decompression path), 그리고 dice loss를 구현했습니다. 논문 본문에 있는 모델 설명을 참조했습니다. V-Net 장점 요약 3D 의료 이미지의 효과적인 Segmentation: V-Net 네트워크 아키텍쳐는..