3D 医疗影像预训练模型 MedicalNet

3D 医疗影像预训练模型 MedicalNet

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2019-07-18
h4cd

MedicalNet 是一个 3D 医疗影像预训练模型,其将多个 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。

适用场景

  • 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、检测与分类等任务。

  • 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。

特性

  • 支持单卡与多卡训练

  • 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

环境依赖

  • Python 3.7.0
  • PyTorch-0.4.1
  • CUDA Version 9.0
  • CUDNN 7.0.5

性能

Network Pretrain LungSeg(Dice) NoduleCls(accuracy)
3D-ResNet10 Train from scratch 71.30% 79.80%
MedicalNet 87.16% 86.87%
3D-ResNet18 Train from scratch 75.22% 80.80%
MedicalNet 87.26% 88.89%
3D-ResNet34 Train from scratch 76.82% 83.84%
MedicalNet 89.31% 89.90%
3D-ResNet50 Train from scratch 71.75% 84.85%
MedicalNet 93.31% 89.90%
3D-ResNet101 Train from scratch 72.10% 81.82%
MedicalNet 92.79% 90.91%
3D-ResNet152 Train from scratch 73.29% 73.74%
MedicalNet 92.33% 90.91%
3D-ResNet200 Train from scratch 71.29% 76.77%
MedicalNet 92.06% 90.91%
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