TorchIO-project/torchio

解决的问题

TorchIO 简化了为深度学习准备 3D 医学图像的过程。它解决了高效读取、预处理、采样和增强大型 3D 医学数据集的挑战，这些数据集通常需要标准计算机视觉库无法提供的专门转换。

工作原理

作为 PyTorch 的 Python 包，TorchIO 提供了一套工具来处理 3D 医学图像。它实现了强度和空间变换，用于数据增强和预处理。这包括标准视觉操作，如随机仿射变换，以及领域特定的模拟，如 MRI 磁场不均匀性和 k 空间运动伪影。

适用对象

它专为使用 PyTorch 构建医学图像深度学习应用的研究人员和开发者而设计。

亮点

• 3D 医学图像支持：专门用于读取、预处理和写入 3D 医学图像的工具。
• 领域特定增强：模拟 MRI 特定的伪影，如重影、尖峰和偏置场。
• 基于补丁的训练：包含一个队列系统，用于在训练期间进行高效的基于补丁的采样。
• PyTorch 集成：无缝集成到基于 PyTorch 的深度学习管道中。