3D unet 语义分割，pytorch，train，test，val，可以分割训练自己的3D医学数据，深度学习语义分割。

Lambar_Spine_Slicer 腰椎影像智能分割可视化系统，采用Vue+Django框架，3DUNet算法自动分割nii医疗影像文件，并且可以在前端生成分割后的部位三维建模的模型。 框架 在pycharm中运行Djsngo文件即可 前端代码在Vue中修改，默认8888端口 下载 下载相关依赖库 numpy SimpleITK nibabel scipy pytorch 训练 训练时将训练集和测试集的数据和标签文件名称存在txt文件中，dataset类中获取数据 ,在utils类中处理数据 处理操作： ct影像阈值截断 归一化 缩小分辨率 使用dice值评估分割的准确率 config文件中设置相关参数 设置训练的模型大小，每次在输入文件中截取该大小的部分进行训练。 可以加上attention机制提高准确率 三维建模 将nii转为stl模型文件展示椎间盘，神经根，类囊膜渲染在前端 引用

该工程使用unet3d和vnet算法实现grand challenge上二分类