KibromBerihu/ai4elife
📦 开源项目KibromBerihu
利用 LFBNet 深度学习架构，实现全身 [18]F-FDG PET/CT 图像的自动化肿瘤分割。
ai4elife 存储库提供了 LFBNet 的完整实现，这是一种专门为解决 PET/CT 成像中全身肿瘤分割复杂性而设计的深度学习架构。医学影像（特别是 [18]F-FDG PET/CT）由于肿瘤大小、位置和代谢活性的高度变异性，带来了巨大的挑战。该项目采用数据中心化 AI 方法，旨在提高分割的准确性和鲁棒性。
主要功能包括：用于处理 PET/CT 数据的自动化流水线、生物标志物提取支持以及生存分析工具。该项目基于 Python 构建，利用深度学习框架处理高维体积数据。它为希望实现自动化诊断工具的开发人员和医学研究人员提供了宝贵的资源，为在临床研究环境中训练、评估和部署分割模型提供了结构化的代码库。
💡核心亮点
- ├─基于 LFBNet 的 PET/CT 分割模型
- ├─全自动肿瘤分析处理流水线
- └─内置生存分析指标支持
🎯适用人群
- ├─医学影像研究人员
- ├─深度学习工程师
- └─肿瘤学数据科学家