D-UNet

D-UNet: a dimension-fusion U shape network for chronic stroke lesion segmentation

Author

Yongjin Zhou, Weijian Huang, Pei Dong, Yong Xia, and Shanshan Wang.

项目简介

1. 功能

采用D-UNet实现对ATLAS数据集的图像分割，兼顾了3D特征提取及高效的实现。

2. 性能

DSC	Recall	Precision	Total parameters
0.5349±0.2763	0.5243±0.2910	0.6331±0.2958	8,640,163

3. 评估指标

DSC(Dice Similarity Coefficient)、Recall、Precision

4. 使用数据集

ATLAS（Anatomical Tracings of Lesions-After-Stroke dataset） [1] Liew, Sook-Lei, et al. "A large, open source dataset of stroke anatomical brain images and manual lesion segmentations." Scientific data 5 (2018): 180011.

运行环境与依赖

代码运行的环境与依赖。如下所示：

名称	版本
ubuntu	16.04
Tensorflow	1.10.0
Keras	2.2.0
Python	3.6.0

输入与输出

代码的输入与输出。如下所示：

名称	说明
输入	3D灰度图像，大小为192X192X4X1（宽x高x切片数x通道）的连续切片。
输出	分割结果。0表示背景，1表示脑卒中区域

运行方式

python Stroke_segment.py