From 2f717a911b4218927fb11bf592fb9261cb887398 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: HyunKyungHan Date: Sun, 24 Jul 2022 14:38:41 +0900 Subject: [PATCH 1/3] =?UTF-8?q?2=EC=A3=BC=EC=B0=A8=20=EA=B0=9C=EC=9D=B8?= =?UTF-8?q?=EA=B3=BC=EC=A0=9C=20=EC=97=85=EB=A1=9C=EB=93=9C?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- mateuszbuda_brain-segmentation-pytorch_unet.md | 14 +++++++------- 1 file changed, 7 insertions(+), 7 deletions(-) diff --git a/mateuszbuda_brain-segmentation-pytorch_unet.md b/mateuszbuda_brain-segmentation-pytorch_unet.md index 2351203..ee65b18 100644 --- a/mateuszbuda_brain-segmentation-pytorch_unet.md +++ b/mateuszbuda_brain-segmentation-pytorch_unet.md @@ -23,10 +23,10 @@ model = torch.hub.load('mateuszbuda/brain-segmentation-pytorch', 'unet', ``` -Loads a U-Net model pre-trained for abnormality segmentation on a dataset of brain MRI volumes [kaggle.com/mateuszbuda/lgg-mri-segmentation](https://www.kaggle.com/mateuszbuda/lgg-mri-segmentation) -The pre-trained model requires 3 input channels, 1 output channel, and 32 features in the first layer. +위 코드는 뇌 MRI 볼륨 데이터 셋 [kaggle.com/mateuszbuda/lgg-mri-segmentation](https://www.kaggle.com/mateuszbuda/lgg-mri-segmentation)의 이상 탐지를 위해 사전 학습된 U-Net 모델을 불러옵니다. +사전 학습된 모델은 첫 번째 계층에서 3개의 입력 채널, 1개의 출력 채널 그리고 32개의 특징을 가져야 합니다. -### Model Description +### 모델 설명 This U-Net model comprises four levels of blocks containing two convolutional layers with batch normalization and ReLU activation function, and one max pooling layer in the encoding part and up-convolutional layers instead in the decoding part. The number of convolutional filters in each block is 32, 64, 128, and 256. @@ -36,12 +36,12 @@ Input image is a 3-channel brain MRI slice from pre-contrast, FLAIR, and post-co Output is a one-channel probability map of abnormality regions with the same size as the input image. It can be transformed to a binary segmentation mask by thresholding as shown in the example below. -### Example +### 예시 -Input images for pre-trained model should have 3 channels and be resized to 256x256 pixels and z-score normalized per volume. +사전 학습된 모델에 입력되는 이미지는 3개의 채널을 가져야 하며 256x256 픽셀로 크기 조정 및 각 볼륨마다 z-점수로 정규화된 상태여야 합니다. ```python -# Download an example image +# 예시 이미지 다운로드 import urllib url, filename = ("https://github.com/mateuszbuda/brain-segmentation-pytorch/raw/master/assets/TCGA_CS_4944.png", "TCGA_CS_4944.png") try: urllib.URLopener().retrieve(url, filename) @@ -72,7 +72,7 @@ with torch.no_grad(): print(torch.round(output[0])) ``` -### References +### 참고문헌 - [Association of genomic subtypes of lower-grade gliomas with shape features automatically extracted by a deep learning algorithm](http://arxiv.org/abs/1906.03720) - [U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation](https://arxiv.org/abs/1505.04597) From c4c87ade2a203352b2df497244cf35d6221e62c5 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: HyunKyungHan Date: Thu, 28 Jul 2022 13:50:34 +0900 Subject: [PATCH 2/3] Add U-Net translation --- mateuszbuda_brain-segmentation-pytorch_unet.md | 16 ++++++++-------- 1 file changed, 8 insertions(+), 8 deletions(-) diff --git a/mateuszbuda_brain-segmentation-pytorch_unet.md b/mateuszbuda_brain-segmentation-pytorch_unet.md index ee65b18..6fed9aa 100644 --- a/mateuszbuda_brain-segmentation-pytorch_unet.md +++ b/mateuszbuda_brain-segmentation-pytorch_unet.md @@ -28,17 +28,17 @@ model = torch.hub.load('mateuszbuda/brain-segmentation-pytorch', 'unet', ### 모델 설명 -This U-Net model comprises four levels of blocks containing two convolutional layers with batch normalization and ReLU activation function, and one max pooling layer in the encoding part and up-convolutional layers instead in the decoding part. -The number of convolutional filters in each block is 32, 64, 128, and 256. -The bottleneck layer has 512 convolutional filters. -From the encoding layers, skip connections are used to the corresponding layers in the decoding part. -Input image is a 3-channel brain MRI slice from pre-contrast, FLAIR, and post-contrast sequences, respectively. -Output is a one-channel probability map of abnormality regions with the same size as the input image. -It can be transformed to a binary segmentation mask by thresholding as shown in the example below. +U-Net 모델은 배치 정규화 및 ReLU 활성 함수를 가진 두 개의 합성곱 계층, 인코딩 과정의 맥스 풀링(max-pooling) 계층 그리고 디코딩 과정의 업 컨볼루셔널(up-convolutional) 계층을 포함한 네 가지 수준의 블록으로 구성됩니다. +각 블록의 합성곱 필터 수는 32, 64, 128, 256개입니다. +병목 계층(bottleneck layer)은 512개의 합성곱 필터를 가집니다. +인코딩 과정의 계층에서 얻은 특징을 이에 상응하는 디코딩 과정의 계층에 합치는 스킵 연결(skip connections)이 진행됩니다. +입력 이미지는 pre-contrast, FLAIR 및 post-contrast 과정에서 얻은 3-채널 뇌 MRI 슬라이스입니다. +출력은 이상 탐지 영역을 가지는 입력 이미지와 동일한 크기의 1-채널 확률 지도(probability map)입니다. +아래의 예시처럼 임계 값을 설정하면 출력 이미지를 이진 분할 마스크로 변환할 수 있습니다. ### 예시 -사전 학습된 모델에 입력되는 이미지는 3개의 채널을 가져야 하며 256x256 픽셀로 크기 조정 및 각 볼륨마다 z-점수로 정규화된 상태여야 합니다. +사전 학습된 모델에 입력되는 이미지는 3개의 채널을 가져야 하며 256x256 픽셀로 크기가 조정되고 각 볼륨마다 z-점수로 정규화된 상태여야 합니다. ```python # 예시 이미지 다운로드 From 3ed20bff40317e100d8ea02124d882481d98271d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Hyun Kyung Han Date: Sat, 30 Jul 2022 20:31:29 +0900 Subject: [PATCH 3/3] Edit expression Co-authored-by: songhee23 --- mateuszbuda_brain-segmentation-pytorch_unet.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/mateuszbuda_brain-segmentation-pytorch_unet.md b/mateuszbuda_brain-segmentation-pytorch_unet.md index 6fed9aa..c1e7879 100644 --- a/mateuszbuda_brain-segmentation-pytorch_unet.md +++ b/mateuszbuda_brain-segmentation-pytorch_unet.md @@ -28,7 +28,7 @@ model = torch.hub.load('mateuszbuda/brain-segmentation-pytorch', 'unet', ### 모델 설명 -U-Net 모델은 배치 정규화 및 ReLU 활성 함수를 가진 두 개의 합성곱 계층, 인코딩 과정의 맥스 풀링(max-pooling) 계층 그리고 디코딩 과정의 업 컨볼루셔널(up-convolutional) 계층을 포함한 네 가지 수준의 블록으로 구성됩니다. +U-Net 모델은 배치 정규화 및 ReLU 활성 함수를 가진 두 개의 합성곱 계층, 인코딩 과정의 맥스 풀링(max-pooling) 계층 그리고 디코딩 과정의 업 컨볼루셔널(up-convolutional) 계층을 포함한 네 가지 단계의 블록으로 구성됩니다. 각 블록의 합성곱 필터 수는 32, 64, 128, 256개입니다. 병목 계층(bottleneck layer)은 512개의 합성곱 필터를 가집니다. 인코딩 과정의 계층에서 얻은 특징을 이에 상응하는 디코딩 과정의 계층에 합치는 스킵 연결(skip connections)이 진행됩니다.