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MrGiovanni / ModelsGenesis

作者声明:[MICCAI 2019 青年科学家奖] [MedIA 最佳论文奖] 模型生成:针对 3D 医学图像的自监督预训练方法。从未标记的 CT 和 MRI 数据中学习可迁移的表示方式,然后对其进行优化以用于下游分割和分类任务。包含 Keras 和 PyTorch 代码库。

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2 个月前更新
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项目原文 · GitHub
[MICCAI 2019 Young Scientist Award] [MedIA Best Paper Award] Models Genesis: self-supervised pre-training for 3D medical images. Learns transferable representations from unlabeled CT and MRI volumes, then fine-tunes for downstream segmentation and classification. Keras and PyTorch weights included.

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首次收录 2026-11-06采集时间 2026-11-06 08:25 UTC数据来源许可证原文

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