该模型在 CAMUS 数据集上训练： S. Leclerc, E. Smistad, J. Pedrosa, A. Ostvik, et al. "Deep Learning for Segmentation using an Open Large-Scale Dataset in 2D Echocardiography" in IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 38, no. 9, pp. 2198-2210, Sept. 2019. doi: 10.1109/TMI.2019.2900516

该模型使用 nnU-Net 架构： Isensee, F., Jaeger, P.F., Kohl, S.A.A. et al. nnU-Net: a self-configuring method for deep learning-based biomedical image segmentation. Nat Methods 18, 203–211 (2021). https://doi.org/10.1038/s41592-020-01008-z

该模型是以下工作的一部分。任何使用该模型的情况都必须引用此论文： G.Van De Vyver, S. Thomas, G. Ben-Yosef, S. H. Olaisen, H. Dalen, L. Løvstakken, and E. Smistad: "Towards Robust Cardiac Segmentation using Graph Convolutional Networks" in arXiv preprint arXiv:2310.01210, 2023, https://github.com/gillesvntnu/GCN_multistructure.git

该模型是上述工作中描述的 nnU-Net 模型的 .onnx 版本。 它在 CAMUS 数据集的第一个划分上训练。

该模型可直接在以下框架中使用： https://github.com/gillesvntnu/GCN_UNET_agreement_demo.git

有关 CAMUS 数据集划分的信息可在以下位置找到： https://github.com/gillesvntnu/GCN_multistructure/tree/main/files/subgroups_CAMUS

如需 .pth 格式的对应版本，请参阅 https://huggingface.co/gillesvdv/nnunet_camus_cv1