PancreasUnet

Multi U-Net based Model for Pancreas Segmentation

• 복부 CT영상 내 췌장 자동 탐지용 딥러닝 모델 성능 개발
• Dataset : Pancreas-CT
• Baseline Model : Baseline Model

[Environment/Dependencies]

CUDA 10.1   
GPU : Geforce GTX 1080 Ti   
Python : 2.7   
Tensorflow – gpu : 1.3.0   
Keras : 2.0.8   
numpy : 1.13.1   
pandas : 0.20.3   
matplotlib : 2.2.3   

[Directory]

data, labels : 전처리된 데이터 집합 및 학습된 모델 및 실험 결과 TCIA_pancreas_labels : pancreas-ct 데이터 집합

[Running Step]

실행 스크립트

$ ./pipeline   

데이터 전처리가 잘 되었다면 아래 사진과 같이 slice.py, data.py는 주석처리하고 수행.

• unet.py : 모델 구조가 구현되어 있으며, 동시에 training 코드도 포함

• testvis.py : 모델의 성능 평가 테스트를 위한 코드 및 visualize 가능.
  (실제 실험의 정성 평가 결과를 보고 싶을 경우 ${vis}의 값을 false에서 true로 변경 후 재수행)

• 모델을 학습시키고 난 후, 모델의 이름을 아래와 같이 변경 후, test 수행

unet_fd{foldnum}_Z_ep{epochnum}_lr{learningrate}.h5   

• 모델의 경로는 pancreas-seg-master/data/models.

• 제안모델(Proposed Model) 폴더 : (3,3) / (5,3)

• 실험을 위한 대조군 모델 3Unet_model 폴더 : (3,3) / (5,5) / (7,7)

• original_model : 초기 baseline 모델을 학습하여 돌린 경우

---

Team

• Hwang Ji Su
• Lee Gi Ho
• Lee Sang Yoon