双任务一致性 本文的代码：通过双任务一致性进行半监督医学图像分割（ ） @article{luo2021semi, title={Semi-Supervised Medical Image Segmentation through Dual-task Consistency}, author={Luo, Xiangde and Chen, Jieneng and Song, Tao and Wang, Guotai}, journal={AAAI Conference on Artificial Intelligence}, year={2021} } 要求 一些重要的必需软件包包括： 版本> = 0.4.1。 TensorBoardX 的Python == 3.6 一些基本的python软件包，例如Numpy，Scikit-image，SimpleITK，S

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3D U-Net卷积神经网络 背景 我们设计3DUnetCNN使其易于应用和控制各种深度学习模型对医学成像数据的训练和应用。 上面的链接提供了有关如何将本项目与来自MICCAI各种挑战的数据一起使用的示例/教程。 依存关系 火炬 Nilearn 大熊猫 凯拉斯 有问题吗？ 加入或给我发电子邮件 。 引文 Ellis DG，Aizenberg MR（2021年），尝试使用开源深度学习框架对胶质瘤进行分割的U-Net培训修改。 在：Crimi A.，Bakas S.（eds）脑损伤：脑胶质瘤，多发性硬化症，中风和脑外伤。 《 BrainLes 2020》。计算机科学讲座，第12659卷。ChamSpringer。 https://doi.org/10.1007/978-3-030-72087-2_4 其他引用 Ellis DG，Aizenberg MR（2020）使用通过注册增强的深度

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这本软件指南分为两部分，每部分又包括几个章节。第一部分是ITK的基本情况介绍。第一章和接下来的两章介绍如何在你的计算机上安装ITK，包括安装预编译库和运行以及从源代码编译软件。第一部分同样也介绍了一些基本的系统概念，如:系统结构概述、如何使用C++、Tcl和Python编程语言建立应用程序。第二部分从用户角度来介绍软件，提供了大量实例描述系统的主要特征。

医学分割十项全能中的Task02_Heart(.nii文件)，包含19个训练集和10个测试集，label标记为背景和左心房两类。