torchio: ドメイン固有のアーティファクトを用いた3D医療画像のプリプロセッシングおよび拡張のためのPyTorchベースのツールキット

何を解決するか

TorchIOは、ディープラーニングのための3D医療画像の準備プロセスを簡素化します。標準的なコンピュータビジョンライブラリでは提供されない、特殊な変換が必要となることが多い大規模な3D医療データセットの効率的な読み込み、プリプロセッシング、サンプリング、および拡張の課題に対処します。

仕組み

PyTorch用のPythonパッケージとして構築されたTorchIOは、3D医療画像を扱うためのツールスイートを提供します。一般的なコンピュータビジョン操作（ランダムなアフィン変換など）と、MRIの磁場不均一性やk-spaceのモーションアーティファクトなど、現実世界の医療用画像アーティファクトをシミュレートするドメイン固有の変換の両方を実装しています。また、パッチベースのトレーニングを容易にするためのQueueシステムも含まれており、データのより効率的なサンプリングを可能にします。

対象者

PyTorchを使用して3D医療用画像のためのディープラーニングアプリケーションを構築している研究者および開発者。

ハイライト

• 3D医療画像サポート: 3D医療データの読み込み、プリプロセッシング、および書き出しのための専門的なツール。
• ドメイン固有の拡張: bias fields、ghosting、およびspikesのようなMRI特有のアーティファクトをシミュレートします。
• パッチベースのサンプリング: トレーニングのための画像パッチのサンプリングを最適化するためのQueueシステムが含まれています。
• PyTorch統合: PyTorchエコシステム内でシームレスに動作するように設計されています。