DeepNeuro: an open-source deep learning toolbox for neuroimaging.
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DOI：
10.1007/s12021-020-09477-5
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发表时间：
2021-01
期刊：
影响因子：
3
通讯作者：
Kalpathy-Cramer J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Beers A;Brown J;Chang K;Hoebel K;Patel J;Ly KI;Tolaney SM;Brastianos P;Rosen B;Gerstner ER;Kalpathy-Cramer J
将深度学习研究从理论转化为临床实践具有独特的挑战，特别是在神经影像学领域。在本文中，我们介绍了DeepNeuro，这是一个基于python的深度学习框架，它将用于神经成像的深度神经网络投入实际使用，在实现过程中摩擦最小。我们展示了如何使用这个框架来设计深度学习管道，这些管道可以加载和预处理数据，设计和训练各种神经网络架构，并在评估数据上评估和可视化训练网络的结果。我们提出了一种在神经成像社区中常见的可重复包装数据预处理和后处理功能的方法，这有助于跨不同用户，机构和扫描仪的网络一致性能。我们展示了如何用DeepNeuro创建的深度学习管道可以简洁地打包到具有用户友好的命令行界面的可共享的Docker和Singularity容器中。
Translating deep learning research from theory into clinical practice has unique challenges, specifically in the field of neuroimaging. In this paper, we present DeepNeuro, a Python-based deep learning framework that puts deep neural networks for neuroimaging into practical usage with a minimum of friction during implementation. We show how this framework can be used to design deep learning pipelines that can load and preprocess data, design and train various neural network architectures, and evaluate and visualize the results of trained networks on evaluation data. We present a way of reproducibly packaging data pre- and postprocessing functions common in the neuroimaging community, which facilitates consistent performance of networks across variable users, institutions, and scanners. We show how deep learning pipelines created with DeepNeuro can be concisely packaged into shareable Docker and Singularity containers with user-friendly command-line interfaces.
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