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MONAI examples to imitate SynthSR and Synthseg in Freesurfer
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- Lenguaje dominante
- Jupyter Notebook
- Estrellas
- 2.5k
- Forks
- 803
- Merge medio
- 6 d 22 h
- PR fusionados (30 d)
- 3
Descripción
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.
Guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Línea de trabajo
Comienza revisando la referencia de SynthSR enlazada en el issue y el mapeo solicitado entre escaneos de baja calidad, escaneos de alta calidad y mapas de segmentación semántica. El resultado debería ser un tutorial de MONAI que demuestre el flujo de trabajo de superresolución solicitado, pero el issue no identifica ningún notebook de destino, conjunto de datos, prueba ni punto de entrada específico.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- jupyter-notebook, pytorch
- Área
- machine-learning
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Necesita aclaración
- Aptitud para principiantes
- 30/100