neuronets/brainy
neuronets
该镜像提供基于3D U-Net模型的自动化脑部分割工具，适用于T1加权磁共振图像的脑掩模预测，支持CPU和GPU运行，主要用于医学研究场景。
下载次数: 0状态：社区镜像维护者：neuronets仓库类型：镜像最近更新：5 年前
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明 · 点击收起说明
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
自动化脑提取工具
https://github.com/neuronets/nobrainer/blob/master/nobrainer/models/unet.py
该模型在包含99个T1加权脑扫描及其对应的二值化FreeSurfer分割结果（公共和私有来源）的验证数据集上，取得中位数Dice系数0.97、平均值0.96、最小值0.91和最大值0.98的性能。模型对方向不敏感，可在约3秒内预测256x256x256大小的脑掩模。
模型在包含***个T1加权脑扫描的数据集（公共和私有数据）上训练了5个epoch，ground truth标签为二值化FreeSurfer分割结果（即二值化的aparc+aseg.mgz）。所有体积均为256x256x256大小，体素大小为1mm各向同性。训练时将完整体积拆分为非重叠的128x128x128块，以批次大小2训练，使用Jaccard损失函数。约50%的体积通过随机刚性变换增强（特征与标签变换一致），增强特征采用线性插值，标签采用最近邻插值。每个T1加权体积训练前均进行标准化处理。
!T1加权脑扫描上的预测脑掩模 !含运动伪影的T1加权脑扫描上的预测脑掩模
diff! 注意：本工具非医疗产品，仅用于研究目的！
使用要求
- 输入数据：需为T1加权磁共振图像（模型基于此类数据训练评估）。
- 硬件支持：CPU或可选GPU（GPU可显著提升运行速度）。
Docker使用示例（CPU版本）
docker run -it --rm -v $(pwd):/data --user 1001:1000 neuronets/brainy:latest-cpu T1_001.nii.gz output
说明：
- 假设工作目录存在
T1_001.nii.gz文件。 --user 1001:1000避免生成文件被root拥有，可替换为自身ID（Unix系统用id -u/id -g获取）。
DockerHub标签规则
master-gpu：GitHub master分支的GPU版本latest-gpu：最新发布的GPU版本SEMVER-gpu：语义化版本的GPU版本
CPU版本将gpu替换为cpu即可。
基于nobrainer框架
该模型基于nobrainer框架，原始模型可在https://github.com/neuronets/trained-models#3d-u-net%E8%8E%B7%E5%8F%96%EF%BC%8C%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8F%AF%E9%80%9A%E8%BF%87%60datalad%60%E4%B8%8B%E8%BD%BD%E3%80%82
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
DockerHub 原生拉取命令
docker pull neuronets/brainy:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"