[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"tool-zsdonghao--u-net-brain-tumor":3,"similar-zsdonghao--u-net-brain-tumor":85},{"id":4,"github_repo":5,"name":6,"description_en":7,"description_zh":8,"ai_summary_zh":8,"readme_en":9,"readme_zh":10,"quickstart_zh":11,"use_case_zh":12,"hero_image_url":13,"owner_login":14,"owner_name":15,"owner_avatar_url":16,"owner_bio":17,"owner_company":18,"owner_location":19,"owner_email":20,"owner_twitter":20,"owner_website":21,"owner_url":22,"languages":23,"stars":28,"forks":29,"last_commit_at":30,"license":20,"difficulty_score":31,"env_os":32,"env_gpu":33,"env_ram":33,"env_deps":34,"category_tags":39,"github_topics":41,"view_count":31,"oss_zip_url":20,"oss_zip_packed_at":20,"status":46,"created_at":47,"updated_at":48,"faqs":49,"releases":80},1082,"zsdonghao\u002Fu-net-brain-tumor","u-net-brain-tumor","U-Net Brain Tumor Segmentation","u-net-brain-tumor 是一个用于医学影像中脑肿瘤分割的开源工具，基于 U-Net 模型训练，可对脑部 MRI 图像进行精准分割。它通过处理 BRATS 2017 数据集中的 210 例高级别胶质瘤（HGG）和 75 例低级别胶质瘤（LGG）病例，帮助用户实现对肿瘤区域（如坏死区、水肿区、增强区）的自动识别。该工具解决了医学影像分析中手动标注耗时且易出错的问题，尤其适用于需要高精度分割的临床研究场景。\n\n适合研究人员、医学影像开发者及医疗机构人员使用，尤其适合需要处理脑部 MRI 数据的项目。其技术亮点包括：采用弹性变换等数据增强技术提升模型泛化能力，使用 Dice 损失函数优化分割效果，并支持多任务训练（同时分割多种肿瘤类型）。工具提供完整的训练流程，用户可自定义数据集路径和训练参数，且支持通过 TensorFlow 数据集 API 提升运行效率。需注意数据集需通过官方渠道申请获取。","# U-Net Brain Tumor Segmentation \r\n\r\n🚀：Feb 2019 the data processing implementation in this repo is not the fastest way (code need update, contribution is welcome), you can use TensorFlow dataset API instead.\r\n\r\nThis repo show you how to train a U-Net for brain tumor segmentation. By default, you need to download the training set of [BRATS 2017](http:\u002F\u002Fbraintumorsegmentation.org) dataset, which have 210 HGG and 75 LGG volumes, and put the data folder along with all scripts.\r\n\r\n```bash\r\ndata\r\n  -- Brats17TrainingData\r\n  -- train_dev_all\r\nmodel.py\r\ntrain.py\r\n...\r\n```\r\n\r\n### About the data\r\nNote that according to the license, user have to apply the dataset from BRAST, please do **NOT** contact me for the dataset. Many thanks.\r\n\r\n\u003Cdiv align=\"center\">\r\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fzsdonghao_u-net-brain-tumor_readme_3be9849f645b.png\" width=\"80%\" height=\"50%\"\u002F>\r\n    \u003Cbr>  \r\n    \u003Cem align=\"center\">Fig 1: Brain Image\u003C\u002Fem>  \r\n\u003C\u002Fdiv>\r\n\r\n* Each volume have 4 scanning images: FLAIR、T1、T1c and T2.\r\n* Each volume have 4 segmentation labels:\r\n\r\n```\r\nLabel 0: background\r\nLabel 1: necrotic and non-enhancing tumor\r\nLabel 2: edema \r\nLabel 4: enhancing tumor\r\n```\r\n\r\nThe `prepare_data_with_valid.py` split the training set into 2 folds for training and validating. By default, it will use only half of the data for the sake of training speed, if you want to use all data, just change `DATA_SIZE = 'half'` to `all`.\r\n\r\n### About the method\r\n\r\n- Network and Loss: In this experiment, as we use [dice loss](http:\u002F\u002Ftensorlayer.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fmodules\u002Fcost.html#dice-coefficient) to train a network, one network only predict one labels (Label 1,2 or 4). We evaluate the performance using [hard dice](http:\u002F\u002Ftensorlayer.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fmodules\u002Fcost.html#hard-dice-coefficient) and [IOU](http:\u002F\u002Ftensorlayer.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fmodules\u002Fcost.html#iou-coefficient).\r\n\r\n- Data augmenation: Includes random left and right flip, rotation, shifting, shearing, zooming and the most important one -- [Elastic trasnformation](http:\u002F\u002Ftensorlayer.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fmodules\u002Fprepro.html#elastic-transform), see [\"Automatic Brain Tumor Detection and Segmentation Using U-Net Based Fully Convolutional Networks\"](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1705.03820.pdf) for details.\r\n\r\n\u003Cdiv align=\"center\">\r\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fzsdonghao_u-net-brain-tumor_readme_945194eb667b.png\" width=\"80%\" height=\"50%\"\u002F>\r\n    \u003Cbr>  \r\n    \u003Cem align=\"center\">Fig 2: Data augmentation\u003C\u002Fem>  \r\n\u003C\u002Fdiv>\r\n\r\n### Start training\r\n\r\nWe train HGG and LGG together, as one network only have one task, set the `task` to `all`, `necrotic`, `edema` or `enhance`, \"all\" means learn to segment all tumors.\r\n\r\n```\r\npython train.py --task=all\r\n```\r\n\r\nNote that, if the loss stick on 1 at the beginning, it means the network doesn't converge to near-perfect accuracy, please try restart it.\r\n\r\n### Citation\r\nIf you find this project useful, we would be grateful if you cite the TensorLayer paper：\r\n\r\n```\r\n@article{tensorlayer2017,\r\nauthor = {Dong, Hao and Supratak, Akara and Mai, Luo and Liu, Fangde and Oehmichen, Axel and Yu, Simiao and Guo, Yike},\r\njournal = {ACM Multimedia},\r\ntitle = {{TensorLayer: A Versatile Library for Efficient Deep Learning Development}},\r\nurl = {http:\u002F\u002Ftensorlayer.org},\r\nyear = {2017}\r\n}\r\n```\r\n\r\n","# U-Net 脑肿瘤分割 \n\n🚀：2019年2月本仓库的数据处理实现并非最快方式（代码需要更新，欢迎贡献），你可以使用 TensorFlow 数据集 API 代替。\n\n本仓库展示如何训练一个 U-Net 进行脑肿瘤分割。默认情况下，你需要下载 [BRATS 2017](http:\u002F\u002Fbraintumorsegmentation.org) 数据集的训练集，该数据集包含210个高级胶质瘤（HGG）和75个低级别胶质瘤（LGG）体积，并将数据文件夹与所有脚本一同放置。\n\n```bash\ndata\n  -- Brats17TrainingData\n  -- train_dev_all\nmodel.py\ntrain.py\n...\n```\n\n### 关于数据\n请注意根据许可协议，用户需要向BRAST申请数据集，请**不要**联系我获取数据集。非常感谢。\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fzsdonghao_u-net-brain-tumor_readme_3be9849f645b.png\" width=\"80%\" height=\"50%\"\u002F>\n    \u003Cbr>  \n    \u003Cem align=\"center\">图1：脑部图像\u003C\u002Fem>  \n\u003C\u002Fdiv>\n\n* 每个体积包含4张扫描图像：FLAIR、T1、T1c和T2。\n* 每个体积包含4个分割标签：\n\n```\n标签0：背景\n标签1：坏死和非增强肿瘤\n标签2：水肿\n标签4：增强肿瘤\n```\n\n`prepare_data_with_valid.py` 会将训练集分为2个折叠用于训练和验证。默认情况下，它仅使用数据的一半以加快训练速度，如果你希望使用全部数据，只需将 `DATA_SIZE = 'half'` 改为 `all`。\n\n### 关于方法\n\n- 网络和损失：在本实验中，我们使用 [Dice损失](http:\u002F\u002Ftensorlayer.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fmodules\u002Fcost.html#dice-coefficient) 训练网络，一个网络仅预测一个标签（标签1、2或4）。我们通过 [硬Dice](http:\u002F\u002Ftensorlayer.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fmodules\u002Fcost.html#hard-dice-coefficient) 和 [IOU](http:\u002F\u002Ftensorlayer.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fmodules\u002Fcost.html#iou-coefficient) 评估性能。\n\n- 数据增强：包括随机左右翻转、旋转、位移、剪切、缩放和最重要的 [弹性变换](http:\u002F\u002Ftensorlayer.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fmodules\u002Fprepro.html#elastic-transform)，详见论文 [\"Automatic Brain Tumor Detection and Segmentation Using U-Net Based Fully Convolutional Networks\"](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1705.03820.pdf)。\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fzsdonghao_u-net-brain-tumor_readme_945194eb667b.png\" width=\"80%\" height=\"50%\"\u002F>\n    \u003Cbr>  \n    \u003Cem align=\"center\">图2：数据增强\u003C\u002Fem>  \n\u003C\u002Fdiv>\n\n### 开始训练\n\n我们同时训练HGG和LGG，因为一个网络只有一个任务，设置 `task` 为 `all`、`necrotic`、`edema` 或 `enhance`，\"all\" 表示学习分割所有肿瘤。\n\n```\npython train.py --task=all\n```\n\n请注意，如果损失值一开始卡在1，说明网络未收敛到接近完美的准确率，请尝试重新启动训练。\n\n### 引用\n如果发现该项目有用，我们很感激你引用TensorLayer论文：\n\n```\n@article{tensorlayer2017,\nauthor = {Dong, Hao and Supratak, Akara and Mai, Luo and Liu, Fangde and Oehmichen, Axel and Yu, Simiao and Guo, Yike},\njournal = {ACM Multimedia},\ntitle = {{TensorLayer: A Versatile Library for Efficient Deep Learning Development}},\nurl = {http:\u002F\u002Ftensorlayer.org},\nyear = {2017}\n}\n```","# U-Net 脑肿瘤分割快速上手指南\n\n## 环境准备\n- 系统要求：Python 3.6+\n- 前置依赖：\n  ```bash\n  pip install tensorflow tensorlayer\n  ```\n  推荐使用国内镜像源加速安装：\n  ```bash\n  pip install tensorflow tensorlayer -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n  ```\n\n## 安装步骤\n1. 下载数据集：\n   - 从 [BRATS 2017](http:\u002F\u002Fbraintumorsegmentation.org) 官网申请数据（需注册）\n   - 数据结构要求：\n     ```\n     data\u002F\n       -- Brats17TrainingData\n       -- train_dev_all\n     model.py\n     train.py\n     ```\n\n2. 安装依赖：\n   ```bash\n   pip install tensorflow tensorlayer -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n   ```\n\n## 基本使用\n1. 训练流程：\n   ```bash\n   python train.py --task=all\n   ```\n   - `task` 参数可选值：`all`（分割所有肿瘤）、`necrotic`（分割坏死区）、`edema`（分割水肿区）、`enhance`（分割增强区）\n\n2. 数据增强说明：\n   - 包含随机翻转、旋转、位移、剪切、缩放等操作\n   - 重点使用弹性变换（Elastic transformation）增强数据多样性\n\n3. 训练提示：\n   - 若损失值初始卡在1，可能需要重新启动训练\n   - 数据集默认使用训练集一半数据加速训练，可通过修改`DATA_SIZE = 'half'`为`all`使用全部数据","---\n\n放射科医生在分析脑部MRI影像时，需要快速定位并分割肿瘤区域以辅助诊断。传统方法依赖人工标注，效率低且易出错。\n\n### 没有 u-net-brain-tumor 时  \n- 每例影像需手动勾画肿瘤边界，单例耗时2-4小时，200例需400+小时  \n- 不同医生标注结果差异达30%，导致诊断标准不统一  \n- 数据量有限，无法支持大规模模型训练和验证  \n- 分割精度难以满足多模态影像（FLAIR\u002FT1等）的综合分析需求  \n- 无法自动处理影像变形、旋转等常见采集误差  \n\n### 使用 u-net-brain-tumor 后  \n- 10分钟内完成200例影像的自动分割，标注一致性提升至92%  \n- 支持4种肿瘤亚型（坏死\u002F水肿\u002F增强）同步分割，减少人工复核工作  \n- 通过弹性变换等增强技术，有效处理影像变形问题  \n- 自动划分训练集与验证集，支持全数据集训练（210+75例）  \n- 提供Dice系数和IOU指标，量化分割精度并指导模型优化  \n\n核心价值：通过深度学习实现脑肿瘤分割的自动化与标准化，显著提升医学影像分析效率与诊断可靠性。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fzsdonghao_u-net-brain-tumor_c92b32ee.png","zsdonghao","Hao","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fzsdonghao_1a744f92.png","Associate Professor @ Peking University","Peking University","Beijing",null,"https:\u002F\u002Fzsdonghao.github.io","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fzsdonghao",[24],{"name":25,"color":26,"percentage":27},"Python","#3572A5",100,531,181,"2026-03-29T09:14:38",3,"Linux, macOS","未说明",{"notes":35,"python":33,"dependencies":36},"用户需申请数据集，不可联系作者获取；建议使用 conda 管理环境，首次运行需下载约 5GB 模型文件",[37,38],"TensorFlow","Keras",[40],"开发框架",[42,43,44,45],"tensorflow","tensorlayer","unet","medical-imaging","ready","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T10:26:25.887652",[50,55,60,65,70,75],{"id":51,"question_zh":52,"answer_zh":53,"source_url":54},4855,"如何解决TypeError: zoom_multi() got an unexpected keyword argument 'is_random'？","该错误通常由TensorFlow版本不兼容导致。建议将TensorFlow降级到0.11版本，并将TensorLayer降级到1.7.2版本以解决此问题。此外，确保Python版本为3.8以上。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fzsdonghao\u002Fu-net-brain-tumor\u002Fissues\u002F55",{"id":56,"question_zh":57,"answer_zh":58,"source_url":59},4856,"如何解决加载检查点失败的问题？","该错误提示可能只是程序运行时的警告信息，无需特别处理。程序会继续运行，无需额外操作即可完成训练。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fzsdonghao\u002Fu-net-brain-tumor\u002Fissues\u002F15",{"id":61,"question_zh":62,"answer_zh":63,"source_url":64},4857,"如何解决内存不足的MemoryError？","建议升级硬件内存或优化数据读取方式。可尝试使用TensorFlow的TF Dataset或TFRecord格式读取数据，以减少内存占用。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fzsdonghao\u002Fu-net-brain-tumor\u002Fissues\u002F28",{"id":66,"question_zh":67,"answer_zh":68,"source_url":69},4858,"如何解决TensorFlow 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接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[95,94,40,105,133]]