- · 《影像研究与医学应用》[05/29]
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一、稿件要求： 1、稿件内容应该是与某一计算机类具体产品紧密相关的新闻评论、购买体验、性能详析等文章。要求稿件论点中立，论述详实，能够对读者的购买起到指导作用。文章体裁不限，字数不限。 2、稿件建议采用纯文本格式(*.txt)。如果是文本文件，请注明插图位置。插图应清晰可辨，可保存为*.jpg、*.gif格式。如使用word等编辑的文本，建议不要将图片直接嵌在word文件中，而将插图另存，并注明插图位置。 3、如果用电子邮件投稿，最好压缩后发送。 4、请使用中文的标点符号。例如句号为。而不是.。 5、来稿请注明作者署名(真实姓名、笔名)、详细地址、邮编、联系电话、E-mail地址等，以便联系。 6、我们保留对稿件的增删权。 7、我们对有一稿多投、剽窃或抄袭行为者，将保留追究由此引起的法律、经济责任的权利。 二、投稿方式： 1、 请使用电子邮件方式投递稿件。 2、 编译的稿件，请注明出处并附带原文。 3、 请按稿件内容投递到相关编辑信箱 三、稿件著作权： 1、 投稿人保证其向我方所投之作品是其本人或与他人合作创作之成果，或对所投作品拥有合法的著作权，无第三人对其作品提出可成立之权利主张。 2、 投稿人保证向我方所投之稿件，尚未在任何媒体上发表。 3、 投稿人保证其作品不含有违反宪法、法律及损害社会公共利益之内容。 4、 投稿人向我方所投之作品不得同时向第三方投送，即不允许一稿多投。若投稿人有违反该款约定的行为，则我方有权不向投稿人支付报酬。但我方在收到投稿人所投作品10日内未作出采用通知的除外。 5、 投稿人授予我方享有作品专有使用权的方式包括但不限于：通过网络向公众传播、复制、摘编、表演、播放、展览、发行、摄制电影、电视、录像制品、录制录音制品、制作数字化制品、改编、翻译、注释、编辑，以及出版、许可其他媒体、网站及单位转载、摘编、播放、录制、翻译、注释、编辑、改编、摄制。 6、 投稿人委托我方声明，未经我方许可，任何网站、媒体、组织不得转载、摘编其作品。
利用MONAI加速医学影像学的深度学习研究(2)
作者:网站采编关键词:
摘要：MONAI research实现通过使用以下预处理模块显示了简单的实现： · AddChannelDict · Compose · RandCropByPosNegLabeld · Rand3Delasticd · SpatialPadd 它还使用网络模块（如卷
MONAI research实现通过使用以下预处理模块显示了简单的实现：
· AddChannelDict
· Compose
· RandCropByPosNegLabeld
· Rand3Delasticd
· SpatialPadd
它还使用网络模块（如卷积）和分层工厂（layer factory）使用相同的模块接口轻松处理2D或3D输入。损失函数和度量模块简化了模型的训练和评估。这个实现还包括一个训练和验证管道的工作示例。
Figure 6. Segmentation accuracy (Dice coefficient, %) and inference time (s) comparisons among 3D U-Net and 3D SEU-Net of different sizes (#filters in the first convolutional layer: 32, 64, 128) and different input sizes (64×64×64, 128×128×128, whole image or 192×192×192) on Head and Neck nine organ auto-segmentation and decathlon liver and tumor segmentation datasets.
本研究表明：
大的模型和输入可以提高分割精度。
大的输入大大减少了推理时间。LAMP可以作为医学图像分析任务的一个有用的工具，例如大图像配准、检测和神经结构搜索。
摘要
这篇文章强调了医学影像学的深度学习研究是如何与MONAI一起建立起来的。这两个研究实例都使用了MONAI v0.2.0中的代表性特性，它允许快速原型化研究想法。
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文章来源：《影像研究与医学应用》 网址: http://www.yxyjyyxyy.cn/zonghexinwen/2020/0802/427.html