BraTS2020

源自BraTS2020挑战的脑肿瘤MRI图像数据集,用于风格转移技术测试。

Dharnidhar72Dharnidhar72
GitHub
2023-12-10 更新
浏览 53
医学影像脑肿瘤医学影像
BraTS2020

基本信息

模态
医学影像
大小
0.02 GB
创建/更新时间
2023-12-10
版本
main

资源简介

BraTS2020

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Dharnidhar72/MRI-Style-Transfer-CycleGAN-DualGAN》。源站首次发布:2023-12-10。

【数据内容】

源站原始描述:Implementation of CycleGAN and DualGAN for MRI image style transfer, leveraging BRATS2020 datasets. # MRI Image Style Transfer with CycleGAN and DualGAN ## Project Overview This project applies advanced Generative Adversarial Networks (GANs), specifically CycleGAN and DualGAN, for style transfer in MRI images, using the BraTS2020 challenge datasets. It demonstrates the potential of GANs in medical imaging. ## Datasets The datasets are sourced from the BraTS2020 challenge, comprising a diverse co…

【适用方向】

影像类数据可用于医学图像分析模型(检测、分割、分类)的训练与评测,也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。

【获取与许可】

源站页面:https://github.com/Dharnidhar72/MRI-Style-Transfer-CycleGAN-DualGAN

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

git clone https://github.com/Dharnidhar72/MRI-Style-Transfer-CycleGAN-DualGAN.git

curl -L -o repo.zip https://github.com/Dharnidhar72/MRI-Style-Transfer-CycleGAN-DualGAN/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip

源站 README 摘录(使用方式)

How to Use

  1. Clone the repository.
  2. Install the required dependencies.
  3. Execute the Final_MRI_CycleGAN.ipynb and Final_MRI_DualGAN.ipynb notebooks.

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

完整仓库:github.com/Dharnidhar72/MRI-Style-Transfer-CycleGAN-DualGAN

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