Project-MONAI / Project-MONAI/tutorials
MONAI examples to imitate SynthSR and Synthseg in Freesurfer
Nessuno ha ancora preso questa issue.
- Lingua principale
- Jupyter Notebook
- Stelle
- 2.5k
- Fork
- 803
- Merge medio
- 6g 22h
- PR unite (30g)
- 3
Descrizione
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.
Guida per i contributori
Apri la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
Direzione di ricerca
Inizia esaminando il riferimento SynthSR collegato nell’issue e la mappatura richiesta tra scansioni di bassa qualità, scansioni di alta qualità e mappe di segmentazione semantica. Il risultato dovrebbe essere un tutorial MONAI che dimostri il workflow di super-resolution richiesto, ma l’issue non identifica un notebook di destinazione, un dataset, test o uno specifico entry point.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- jupyter-notebook, pytorch
- Ambito
- machine-learning
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Da chiarire
- Idoneità per principianti
- 30/100