开源的卷积神经网络和医疗影像分析平台 NiftyNet

• 授权协议: Apache-2.0
• 开发语言: Python
• 操作系统: 跨平台
• 软件首页: http://www.niftynet.io/
• 软件文档: https://pypi.org/project/NiftyNet/

软件介绍

NiftyNet 是一个基于 TensorFlow 的开源卷积神经网络平台，用来研究医疗影像分析和影像导向的治疗。NiftyNet 有着模块化的架构设计，能够共享网络架构和预训练模型。使用该模块架构，你可以：

• 使用内建工具，从建立好的预训练网络开始；

• 根据自己的图像数据改造已有的网络；

• 根据自己的图像分析问题快速构建新的解决方案。

特征

NiftyNet 现在支持医疗影像分割和生成式对抗网络。该开源平台并非面向临床使用，其他的特征包括：

• 易于定制的网络组件接口；

• 共享网络和预训练模块；

• 支持 2D、2.5D、3D、4D 输入；

• 支持多 GPU 的高效训练；

• 多种先进网络的实现（HighRes3DNet、3D U-net、V-net、DeepMedic）；

• 对医疗影像分割的综合评估指标。

摘自 机器之心微信公众号

本文地址：https://codercto.com/soft/d/11731.html