X-Net

X-Net: Brain Stroke Lesion Segmentation Based on Depthwise Separable Convolution and Long-range Dependencies (MICCAI 2019)

作者

Kehan Qi, Hao Yang, Cheng Li, Zaiyi Liu, Meiyun Wang, Qiegen Liu, and Shanshan Wang

项目简介

1. 功能

采用X-Net实现对ATLAS数据集的图像分割

2. 性能

Dice	IoU	Precision	Recall	Number of Parameters
0.4867	0.3723	0.6000	0.4752	15.1M

3. 使用数据集

数据集：ATLAS数据集[1]，包含229个case，采用5折交叉验证。数据采用这里所示的方法进行预处理得到h5文件。

[1] Liew, Sook-Lei, et al. "A large, open source dataset of stroke anatomical brain images and manual lesion segmentations." Scientific data 5 (2018): 180011.

运行环境与依赖

类别	名称	版本
os	ubuntu	16.04
深度学习框架	Keras	2.2.4
深度学习框架	tensorflow	1.14.0
机器学习库	scikit-learn	0.19.1
python函数库	pandas	0.20.3
处理h5文件的库	h5py	2.7.0

输入与输出

名称	说明
输入	单通道灰度图，值域为0-1，大小为224x192。
输出	标签。0表示背景，1表示病变

运行方式

在main.py中修改与超参数相关的行（即第16-20行），然后在命令行中执行如下的命令：

python main.py