KibromBerihu/ai4elife
📦 オープンソースプロジェクトKibromBerihu
LFBNetを用いた全身[18]F-FDG PET/CT画像向けの自動腫瘍セグメンテーション。
ai4elifeリポジトリは、PET/CT画像における全身腫瘍セグメンテーションの複雑な課題に対処するために設計された深層学習アーキテクチャ「LFBNet」の包括的な実装を提供します。特に[18]F-FDG PET/CT画像は、腫瘍のサイズ、位置、代謝活性の多様性から解析が困難ですが、本プロジェクトはデータ中心型AIアプローチを採用することで、セグメンテーションの精度と堅牢性を向上させています。
主な機能には、PET/CTデータ処理のための自動パイプライン、バイオマーカー抽出のサポート、生存率解析ツールが含まれます。Pythonで構築されており、高次元のボリュームデータを扱うための深層学習フレームワークを活用しています。自動診断ツールの実装を目指す開発者や医学研究者にとって、臨床研究環境でのモデルのトレーニング、評価、デプロイを行うための構造化されたコードベースとして役立ちます。
💡ハイライト
- ├─PET/CTセグメンテーション用LFBNet
- ├─腫瘍解析の完全自動パイプライン
- └─生存率解析メトリクスをサポート
🎯対象
- ├─医療画像研究者
- ├─深層学習エンジニア
- └─腫瘍学データサイエンティスト