3DUnetCNN

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Pytorch 3D U-Net Convolution Neural Network (CNN) designed for medical image segmentation

파일 탐색기

- stale.yml
- - ATLAS.gif
  - AutoImplant-Viz.pdf
  - AutoImplant-Viz.png
  - tumor_segmentation_illusatration.gif
- Changes.md
- Configuration.md
- FAQ.md
- Normalization.md
- - brats2020_config.json
  - create_config_lowmem.ipynb
  - README.md
- - v100_2gpu_32gb_config.json
- - create_config.ipynb
  - Dockerfile_sppin
  - explore.ipynb
  - preprocess.ipynb
  - process.py
  - README.md
  - registration.ipynb
  - requirements.txt
  - sppin_config.json
- - OFL.txt
  - OpenSans-Bold.ttf
- test_augment.py
- test_augment_validation.py
- test_predict_volumetric.py
- test_segment.py
- test_utils.py
- - __init__.py
  - segmentation.py
- - __init__.py
  - losses.py
- - __init__.py
  - build.py
- - __init__.py
  - utils.py
  - volumetric.py
- - __init__.py
  - make_gif.py
  - predict.py
  - script_utils.py
  - segment.py
  - train.py
- - __init__.py
  - train.py
  - training_utils.py
- - __init__.py
  - one_hot.py
- - __init__.py
  - affine.py
  - augment.py
  - cifti.py
  - custom.py
  - filenames.py
  - image.py
  - normalize.py
  - one_hot.py
  - radiomic_utils.py
  - resample.py
  - threshold.py
  - utils.py
- __init__.py
.gitignore
.travis.yml
Dockerfile
LICENSE.txt
README.md
requirements.txt

1. 코드 내려받기

git clone https://github.com/ellisdg/3DUnetCNN

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd 3DUnetCNN

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

쉬움 추천

사전 준비물

docker build -t 3dunetcnn .

Dockerfile을 기반으로 실행 가능한 이미지를 빌드합니다.

docker run -p 8080:80 3dunetcnn

빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.

✅ 터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.

쉬움

사전 준비물

pip install -r requirements.txt

requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.

jupyter notebook

브라우저에서 노트북(.ipynb) 파일들을 열람하고 실행할 수 있는 Jupyter 화면을 켭니다.

✅ 에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.