常用醫(yī)學(xué)影像開源Python包匯總
醫(yī)學(xué)影像屬于計算機視覺的一個分支，但醫(yī)學(xué)影像的深度學(xué)習(xí)具有自己的獨特性。例如醫(yī)學(xué)影像的采樣方式?jīng)Q定了圖像常常是各向異性的，而且噪音和畸變產(chǎn)生的方式也與自然圖像不同，因此預(yù)處理過程和其他的3D圖像不同；醫(yī)學(xué)影像可能是單通道多模態(tài)的高分辨率的灰度圖像（例如MRI），適應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)也會有所不同。近年科研人員提出了較多的針對醫(yī)學(xué)影像圖像處理和深度學(xué)習(xí)的工具包和框架，在此整理匯總。?
圖像操作類
醫(yī)學(xué)影像往往需要操作的圖像種類較多，類似于nii圖像，dicom圖像等，傳統(tǒng)的工具為SimpleITK ，NiBabel ，目前也有很多集成的工具，便于深度學(xué)習(xí)模型的使用和調(diào)優(yōu)。
TORCHIO（強烈推薦）
截止2021.10.06日，stars:1.1k
https://github.com/fepegar/torchio
TorchIO 是一個 Python 工具包包，用于在用PyTorch編寫的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序中高效讀取、預(yù)處理、采樣、增強和寫入 3D 醫(yī)學(xué)圖像，包括用于數(shù)據(jù)增強和預(yù)處理的強度和空間變換。變換包括典型的計算機視覺操作，例如隨機仿射變換，以及特定領(lǐng)域的操作，例如模擬由于MRI 磁場不均勻性或k空間運動偽影引起的不同強度的偽影。
batchgenerator
截止2021.10.06日，stars:745
https://github.com/MIC-DKFZ/batchgenerators
batchgenerators 是一個用于數(shù)據(jù)增強的 Python 包。包含空間增強，顏色增強，噪音增強，裁剪。（德國癌癥研究中心）
medpy
截止2021.10.06日，stars:367
https://github.com/loli/medpy
MedPy 是一個圖像處理庫和針對醫(yī)學(xué)（即高維）圖像處理的腳本集合。
MITK
截止2021.10.06日，stars:422
https://github.com/MITK/MITK
醫(yī)學(xué)成像交互工具包（MITK）是用于開發(fā)交互式醫(yī)學(xué)圖像處理軟件的免費開源軟件系統(tǒng)。MITK將Insight工具包（ITK）和可視化工具包（VTK）與應(yīng)用程序框架結(jié)合在一起。
集成框架（基于pytorch）
MONAI（推薦）
截止2021.10.06日，stars:2.3k https://github.com/Project-MONAI/MONAI
特性：靈活的多維醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)預(yù)處理；易于集成到現(xiàn)有工作流程中的組合式和可移植 API；針對網(wǎng)絡(luò)、損失、評估指標(biāo)等的特定領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)；針對不同用戶專業(yè)知識的可定制設(shè)計；多 GPU 數(shù)據(jù)并行支持?？蚣茌^為完整，目前還保持活躍更新，具有較新的模型。
nnunet（推薦）
截止2021.10.06日，stars:2k
https://github.com/MIC-DKFZ/nnUNet
nnU-Net完全自動執(zhí)行整個分割過程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型配置、模型訓(xùn)練、后處理到集成的整個過程，而不需要人為干預(yù)。此外，訓(xùn)練好的模型還可以應(yīng)用到測試集中進行推理。（德國癌癥研究中心，今年還有一個nnDetection的工作，也和nnunet工作思路類似）
medicaldetectiontoolkit
截止2021.10.06日，stars:1k
https://github.com/MIC-DKFZ/medicaldetectiontoolkit
medicaldetectiontoolkit基于pytorch的包含流行的目標(biāo)檢測器2D + 3D實現(xiàn)，例如Mask R-CNN，Retina Net，Retina U-Net，專注于提供處理醫(yī)學(xué)圖像的訓(xùn)練和推理框架。（和nnUnet，batchgenerator都為德國癌癥中心的工具）
MedicalNet
截止2021.10.06日，stars:1.2k https://github.com/Tencent/MedicalNet
騰訊推出的3D預(yù)訓(xùn)練模型，MedicalNet項目提供了一系列3D-ResNet預(yù)訓(xùn)練模型和相關(guān)代碼。（目前更新較少）
medicaltorch
截止2021.10.06日，stars:747 https://github.com/perone/medicaltorch A medical imaging framework for Pytorch
3DUnetCNN
截止2021.10.06日，stars:1.4k https://github.com/ellisdg/3DUnetCNN
設(shè)計了 3DUnetCNN，以便輕松地將各種深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和應(yīng)用應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)。上面的鏈接提供了有關(guān)如何將這個項目與來自各種 MICCAI 挑戰(zhàn)的數(shù)據(jù)一起使用的示例/教程。
Attention-Gated-Networks
截止2021.10.06日，stars:1.4k https://github.com/ozan-oktay/Attention-Gated-Networks
基于注意力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的的醫(yī)學(xué)圖像分類與分割。（最新更新較舊）
集成框架（基于tensorflow）
NiftyNet
https://github.com/NifTK/NiftyNet
截止2021.10.06，stars:1.3k
基于tensorflow用于醫(yī)學(xué)圖像分析和圖像指導(dǎo)治療研究的開源卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平臺,特點是易于定制的網(wǎng)絡(luò)組件接口、共享網(wǎng)絡(luò)和預(yù)先訓(xùn)練的模型、支持2-D，2.5-D，3-D，4-D輸入、多GPU支持的高效訓(xùn)練、常用的網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)（HighRes3DNet，3D U-net，V-net，DeepMedic）、用于醫(yī)學(xué)圖像分割的綜合評估指標(biāo)。（目前不再積極維護，項目專項維護MONAI）
deepmedic
https://github.com/deepmedic/deepmedic
截止2021.10.06，stars:865
基于tensorflow用于3D醫(yī)學(xué)掃描分割的高效多尺度3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
DLTK
https://github.com/DLTK/DLTK
截止2021.10.06日，stars:1.3k
基于tensorflow的用于醫(yī)學(xué)圖像分析的深度學(xué)習(xí)工具包。（3年前最后更新）
suke寫在最后面
和很多數(shù)據(jù)集一樣，有些框架的生命周期從它被發(fā)布之后就結(jié)束了。近幾年有不少框架是有組織的在進行更新，這些框架往往更具有持久的生命力，例如torchio和MONAI，希望他們能發(fā)展的更好。
參考資料：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/113202488
如果大家有更好的推薦，歡迎留言推薦。
交流群
歡迎加入公眾號讀者群一起和同行交流，目前有美顏、三維視覺、計算攝影、檢測、分割、識別、醫(yī)學(xué)影像、GAN、算法競賽等微信群
個人微信（如果沒有備注不拉群！） 請注明：地區(qū)+學(xué)校/企業(yè)+研究方向+昵稱
下載1：何愷明頂會分享
在「AI算法與圖像處理」公眾號后臺回復(fù)：何愷明，即可下載。總共有6份PDF，涉及 ResNet、Mask RCNN等經(jīng)典工作的總結(jié)分析
下載2：終身受益的編程指南：Google編程風(fēng)格指南
在「AI算法與圖像處理」公眾號后臺回復(fù)：c++，即可下載。歷經(jīng)十年考驗，最權(quán)威的編程規(guī)范！
下載3 CVPR2021 在「AI算法與圖像處理」公眾號后臺回復(fù)：CVPR，即可下載1467篇CVPR?2020論文 和 CVPR 2021 最新論文
