MedicalNet 3D 医疗影像预训练模型 项目简介
MedicalNet 是一个 3D 医疗影像预训练模型，其将多个 3D 医疗数据集集合成大数据集，基于此数据集提供了完整的 3D-ResNet 系列预训练模型与相应的迁移学习训练代码。适用场景 MedicalNet 提供的预训练网络可迁移到任何 3D 医疗影像的 AI 应用中，包括但不限于分割、检测与分类等任务。 尤其适用小数据医疗影像 AI 场景，能加快网络收敛，提升网络性能。 特性 支持单卡与多卡训练 支持任何 3D 医疗影像的迁移学习任务 支持 3D-ResNet 全系列模型的迁移学习任务 支持多种感受野的迁移学习 环境依赖Python 3.7.0 PyTorch-0.4.1 CUDA Version 9.0 CUDNN 7.0.5性能Network Pretrain LungSeg(Dice) NoduleCls(accuracy) 3D-ResNet10 Train from scratch 71.30% 79.80% MedicalNet 87.16% 86.87% 3D-ResNet18 Train from scratch 75.22% 80.80% MedicalNet 87.26% 88.89% 3D-ResNet34 Train from scratch 76.82% 83.84% MedicalNet 89.31% 89.90% 3D-ResNet50 Train from scratch 71.75% 84.85% MedicalNet 93.31% 89.90% 3D-ResNet101 Train from scratch 72.10% 81.82% MedicalNet 92.79% 90.91% 3D-ResNet152 Train from scratch 73.29% 73.74% MedicalNet 92.33% 90.91% 3D-ResNet200 Train from scratch 71.29% 76.77% MedicalNet 92.06% 90.91%