在深度学习中，MONAI（MedicalOpenNetworkforAI）是一个专注于医学图像分析的开源框架。它提供了一系列用于医学图像处理和深度学习的工具和函数，其中包括了Dataset函数。 Dataset函数是MONAI框架中的一个重要组件，它用于加载和管理医学图像数据集，并提供了数据增强、预处理和批处理等功能。 数据加载：Dataset函数用于加载医学图像数据集，可以是常见的格式如NIfTI、DICOM等。 数据预处理：Dataset函数可以对加载的医学图像数据进行预处理操作，如裁剪、缩放、平衡化等，以适应模型的需求。 数据增强：Dataset函数可以实现数据增强操作，如旋转、平移...

人工智能(AI)和信息学正在改变放射学。十年前，没有哪个专家会预测到今天放射人工智能行业的蓬勃发展，100多家人工智能公司和近400种放射人工智能算法得到了美国食品和药物管理局(FDA)的批准。 不到一年前，即使是最精明的预言家也不会相信这些算法可以创作诗歌，赢得美术比赛，并通过医学委员会的考试。 现在，当我们庆祝我们专业的旗舰期刊《Radiology》成立一百周年时，这些成就已经成为我们的现实。令人畏惧的转型时刻可以使我们解放思想，梦想更大。基于此，以下是关于放射学中人工智能和信息学未来的10个预测 1.放射学将继续在医疗AI引领潮流 在当前的医疗保健市场上，放射科医生使用的人工智能工具...

本文将介绍两种简单且实用的方法，用于计算深度学习模型的参数量，并推导了输入尺寸随卷积大小的变化过程。这些方法可以帮助读者更好地理解模型的复杂度和输入尺寸的变化，为模型设计和优化提供指导。 比如论文中，通常会比较几种模型的参数量 又比如在设计模型时，需要确定我们的输入尺寸大小是否合适，以及想经过每个卷积层后尺寸的变化。我们想看到下面的信息👇 基本上每个项目我都会过一遍这些信息，更好的掌握模型。 方法一：直接计算 对于卷积神经网络（CNN）中的每一层，我们需要考虑卷积核的大小、输入通道数、输出通道数以及偏置项的数量。以一个卷积层为例，该层的参数量可以通过以下公式计算： 参数量=卷积核高...

生成模型具有巨大的潜力，不仅有助于通过合成数据集安全地共享医疗数据，还可以执行一系列逆向应用，如异常检测、图像到图像翻译、去噪和MRI重建。然而，由于这些模型的复杂性，它们的实现和再现性可能很困难。 对于我这种代码能力薄弱的研究者，需要有医学数据相关的现成代码借鉴参考，才能做实验。这时候，必须要大赞一下MONAI平台啦。提供了各种相关的模型和demo。 MONAI提供了一种通用的方式实现了这些模型，表明它们的结果可以扩展到2D或3D场景，包括具有不同模态（如CT、MRI和X射线数据）和不同解剖区域的医学图像。 以下是MONAI生成模型论文（arXiv:2307.15208）里面的内容，...

文章目录 生存模型 生存函数 有效生存函数 生存模型 本周，我们将讨论生存模式（survivalmodel）。生存模型是一种特殊的模型我们关心事件发生的时间，比如从治疗到复发的时间，或者从诊断到死亡的时间 这是一个常见的问题，医生想要回答他们的病人，比如，我在未来5年或未来10年存活的可能性有多大?我们会看到生存模型是我们已经看到的预后模型的延伸。最后，我们将看看如何使用生存数据来建立这些生存模型。让我们开始吧 生存函数 此前，我们曾研究过一个问题，即未来10年内死亡的概率是多少？在本课中，我们将把这个问题扩展到更普遍的问题，即在任何时间（t）之后生存的概率是多少。 我们将研究生存函...

不会写代码也能搞AI？医生和科研人员的福音——AI科研平台 近年来，人工智能在医学领域取得了长足的进展，为临床诊断、疾病预测和治疗方案提供了新的思路和工具。 然而，以往医生和科研人员在涉及深度学习和人工智能的研究中常常面临编写复杂代码的挑战。 为了解决这个问题，一些科研平台相继兴起，为医生和不擅长编码的科研人员提供了更加友好和便捷的环境。 不知道大家有没有接触过类似的产品，今天给大家介绍一款商用的人工智能科研平台👇。买不起没关系，开开眼界，涨涨见识🐴 联影智能科研平台，uAIResearchPortal,uRP 是面向影像和临床科室的一站式数智化科研平台，提供最新的深度学习、机器学习、影...

nnUNet，这个医学领域的分割巨无霸!在论文和比赛中随处可见他的身影。大家对于nnUNetv1版本的教程都赞不绝口，因为它简单易懂、详细全面，让很多朋友都轻松掌握了使用方法。 最近，我也抽出时间仔细研究了nnUNetv2，并全程走过一遍流程。我努力将使用教程变得更加通俗易懂，希望能提高大家的学习效率。如果你正在进行分割任务，或者还没有尝试过nnUNetv2，那么现在是时候跟着我一起学习啦！ 我们将一步步解析nnUNetv2的改进之处和操作步骤，用简洁明快的语言让你轻松理解。无论你是医学专业背景还是计算机科学领域的新手，都能够轻松上手，掌握这个强大的工具。 内容稍长，我把它分为三个章节，拆解...