Covid预后
该存储库包含用于复制以下论文的代码:
我们还提供了MoCo预培训过程中的模型,供有兴趣根据自己的数据进行微调的小组使用。 在使用此代码或预先训练的模型之前,请查阅。
安装
首先,按照安装PyTorch。 然后,导航到CovidPrognosis根目录并运行
pip install -e .
之后,您应该可以在cp_examples运行示例。
用法
对于预训练,您需要下载或数据集。 下载数据后,将路径添加到configs/data.yaml ,并且应将其用作默认路径。
cp_examples目录包含三个子目录,分别对应于本文中的培训阶段:
moco_pretrain :动量对比度(MoCo)预训练(例如,使用MIMIC,CheXpert或同时使用两者)
sip_finetune :对单图像预测任务(即,单图像不良事件预测或氧气需求预测)的sip_finetune模型进行微调
mip_finetune :针对多图像预测任务的mip_finetune模型的微调
我们的代码建立在框架之上。
为公共X射线数据集设置了MoCo预训练和SIP微调的示例脚本-由于考
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