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MONAI examples to imitate SynthSR and Synthseg in Freesurfer
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- Langage dominant
- Jupyter Notebook
- Étoiles
- 2.5k
- Forks
- 803
- Merge moyen
- 6 j 22 h
- PR mergées (30 j)
- 3
Description
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.
Guide de contribution
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Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
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Piste de recherche
Commencez par examiner la référence SynthSR liée dans l’issue ainsi que le mappage demandé entre les scans de faible qualité, les scans de haute qualité et les cartes de segmentation sémantique. Le résultat attendu serait un tutoriel MONAI présentant le workflow de superrésolution demandé, mais l’issue n’identifie ni notebook cible, ni jeu de données, ni tests, ni point d’entrée spécifique.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Évaluation
- Stack technique
- jupyter-notebook, pytorch
- Domaine
- machine-learning
- Type d'issue
- Fonctionnalité
- Difficulté
- 5/5
- Temps estimé
- Plus d'une semaine
- Activité
- À l'abandon
- Clarté
- À clarifier
- Accessibilité débutants
- 30/100