火炬IO#

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TorchIO是一个开源Python库,用于高效加载、预处理、,深度学习中3D医学图像的增强和基于补丁的采样,遵循PyTorch的设计。

它包括用于数据增强和预处理。这些转换包括典型的计算机视觉操作例如随机仿射变换以及特定于域的变换,例如由于以下原因导致的强度伪影的模拟MRI磁场不均匀性(偏置)k空间运动伪影.

火炬是官方的一部分PyTorch生态系统,并在这个2021年PyTorch生态系统日这个PyTorch开发者日2021.

许多团体都使用TorchIO进行研究。完整的引文列表可在谷歌学者、和家属名单GitHub上提供。

该代码可在上获得github.如果您喜欢TorchIO,请转到存储库并为其添加星号!

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F.Pérez-García、R.Sparks和S.Ourselin。TorchIO:Python库高效加载、预处理、增强和基于补丁的采样深度学习中的医学图像。生物医学中的计算机方法和程序(2021年6月),第106236页。国际标准编号:0169-2607.doi:10.1016/j.cmpb.2021.106236。

BibTeX:

@文章{佩雷斯加西亚_火炬_2021,标题={TorchIO:一个Python库,用于在深度学习中高效加载、预处理、增强和基于补丁的医学图像采样},日记账={生物医学中的计算机方法和程序},第页={106236},年={2021},国际标准化组织={0169-2607},国防部={https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2021.106236},网址={https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169260721003102},作者={P(P){\'e(电子)}雷斯-加西亚{\'}a、 费尔南多和斯帕克斯、雷切尔和奥斯林{\'e(电子)}巴斯蒂安},}

该项目得到以下机构的支持:

这个图书馆受到了NiftyNet公司不再维护。

另请参见#

二维和三维网络架构的PyTorch实现: