KiTS19——肾肿瘤分割挑战赛（六）

上一篇分享了AttentionGatedVNet3D模型，但还没有进行实际测试。今天我将用该模型进行肾器官分割。

1、AttentionGatedVNet肾器官分割训练效果

我是在1080ti显卡上跑的，所以batchsize设置成3，如果大家出现OOM错误，请修改该参数，如果显存比11G还大的话，也可以设置大一些。最下面的图是训练loss结果及精度结果。

2、在测试数据上分割结果

前面也说过，训练是用0-199例数据来训练，测试是在200-209上来测试。在测试的时候，我们直接输入原始图像大小，例如512x512x48，将训练好的模型导入后，将512x512xn（可能是几百）的输入按z方向取48，不断输入到模型中得到最后肾器官分割结果。分割结果如下面视频所示，红色轮廓是金标准结果，蓝色轮廓是预测结果。与之前的VNet结果相比，感觉没有太大幅度的精度上的提升。

在10个测试集上计算dice值，平均值是95.64%。

3、代码分享

相应代码，我已经分享到github上了，地址：

https://github.com/junqiangchen/AttentionGatedVNet3D

如果大家觉得这个项目还不错，希望大家给个Star并Fork，可以让更多的人学习。如果碰到任何问题，随时留言，我会尽量去回答的。