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MONAI examples to imitate SynthSR and Synthseg in Freesurfer
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
- Vorherrschende Sprache
- Jupyter Notebook
- Sterne
- 2.5k
- Forks
- 803
- Ø Merge
- 6 T. 22 Std.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 3
Beschreibung
Is your feature request related to a problem? Please describe.
I am looking for a tutorial for superresolution models with MONAI. That is models that can learn the mapping between
(1) low-resolution or low-quality (e.g., clinical scans) and (2) semantic segmentation maps (exact opposite of getting semantic segmentation from T1 scans)
with
high-quality scans.
These two requests have different utilities in practice.
There are prior implementations in Freesurfer but I do not know of any similar tutorial using MONAI.
Beitragsleitfaden
Erste Schritte
- Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
- Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
- Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Rechercherichtung
Beginne mit der Durchsicht der im Issue verlinkten SynthSR-Referenz und der angeforderten Zuordnung zwischen Scans niedriger Qualität, Scans hoher Qualität und semantischen Segmentierungskarten. Als Ergebnis wäre ein MONAI-Tutorial wünschenswert, das den angeforderten Superresolution-Workflow demonstriert; das Issue nennt jedoch kein Ziel-Notebook, keinen Datensatz, keine Tests und keinen spezifischen Einstiegspunkt.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- jupyter-notebook, pytorch
- Bereich
- machine-learning
- Issue-Typ
- Feature
- Schwierigkeit
- 5/5
- Geschätzter Aufwand
- Über eine Woche
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Anfängerfreundlichkeit
- 30/100