【开源公告】3D医疗影像预训练模型MedicalNet开源

许多研究表明,深度学习的发展非常依赖数据量,在医疗图像领域,目前缺乏基于大数据基础的专用预训练模型。

本项目MedicalNet将多个3D医疗数据集集合成大数据集,基于此数据集提供了完整的3D-ResNet系列预训练模型与相应的迁移学习训练代码。

MedicalNet适用的场景

  • MedicalNet提供的预训练网络可迁移到任何3D医疗影像的AI应用中,包括但不限于分割、检测、分类等任务。
  • 尤其适用小数据医疗影像AI场景,能加快网络收敛,提升网络性能。

MedicalNet功能介绍

  • 支持单卡、多卡训练
  • 支持Python3.7,PyTorch-0.4.1
  • 支持任何3D医疗影像的迁移学习任务
  • 支持3D-ResNet全系列模型的迁移学习任务
  • 支持多种感受野的迁移学习

MedicalNet性能展示

上图是在相同的迭代次数下,不同预训练方式的测试结果,相对于从头训练,MedicalNet能明显加快网络收敛速度,提升性能。更多细节请参考文章[Med3D: Transfer Learning for 3D Medical Image Analysis](https://arxiv.org/abs/1904.00625)。

MedicalNet未来规划

  • 收集更多数据提升预训练模型性能
  • 增加3D超声预训练数据
  • 完成3D轻量级(3D-MobileNet系列,3D-ShuffleNet系列等)预训练模型
  • 完成2D医学预训练模型

数据量是全球医疗影像AI落地的最大痛点之一,我们期望通过建立一个平台为千万的医疗影像AI提供大数据基础模型支持。这是一个良好的开端,如果您在使用过程中发现Bug或者有新特性建议,欢迎fork并提交Merge Request来解决问题,我们期待并感谢您的贡献。

MedicalNet 正式开源

Github 开源地址:

https://github.com/Tencent/MedicalNet

(点击文末阅读原文直接访问)

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NeuralClassifier 国内镜像地址:

https://git.code.tencent.com/Tencent_Open_Source/MedicalNet

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原文发布于微信公众号 - 腾讯开源(tencentopen)

原文发表时间:2019-07-18

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