我们已经预处理了一个由 400 个大脑组成的重要亚组，分为训练（300）、验证（50）和测试（50）。我们使用几个软件包（FreeSurfer 7.1 和 SAMSEG）计算了包含 40 个皮质和皮质下解剖标签的分割图。我们将融合这些标签图，并在 MGH 神经科学家的帮助下手动验证所有 400 次扫描。

???? 参考文档：《百度飞浆：零基础入门深度学习》假设输入图片尺寸是 H×WH \times WH×W，卷积核（池化窗口）大小为 kh×kwk_h \times k_wkh​×kw​卷积层： 假设填充为(ph,pw)(p_h, p_w)(ph​,pw​)，步幅为 (sh,sw)(s_h, s_w)(sh​,sw​)，则卷积层输出特征图的大小为：Hout=H+2ph−khsh+1H_{out} =

来自 B 站刘二大人的《PyTorch深度学习实践》P11 的学习笔记GoogLeNet1×1 卷积上一篇我们知道，卷积的个数取决于输入图像的通道数。1×1 卷积能起到特征融合、改变通道数和减少计算量的效果，被称为神经网络中的神经网络例如，我们先通过 1×1 卷积减少了通道的数量，让大的卷积核计算更少的通道数，能大大减少计算量：Inception ModuleInception（盗梦空间） Mod

Deep Learning-Based Concurrent Brain Registration and Tumor SegmentationEstienne, T. et al. “Deep Learning-Based Concurrent Brain Registration and Tumor Segmentation.” Frontiers in Computational Neuro

1.5b 模型，4GB显存就能跑。7b、8b 模型，8GB显存就能跑。14b 模型，12GB显存能跑。32b 模型，24GB显存能跑。提供 Web UI，需要 Ollama 在后台运行。Ollama提供本地模型运行服务。

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转载自：【论文笔记】VoxelMorph-无监督医学图像配准模型本文是无监督的医学图像配准模型——VoxelMorph 的论文笔记。变形配准（Deformable registration）策略通常包括两步：第一步是可实现全局对齐的仿射变形，然后是具有自由度更高的更缓慢变形变换。本文主要是关心第二步。一、记号fff 和 mmm 分别表示 fixed image 和 moving image，ϕ\p