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? 應用場景：在個人電腦上部署 nnU-Net 工作內(nèi)容 1. 安裝和配置 nnU-Net： ? 在我的電腦上部署 nnU-Net 環(huán)境，包括相關依賴。 ? 確保 nnU-Net 能夠正常運行。 ? 提供測試用例，運行一個簡單的模型訓練和推理任務。 2. 環(huán)境配置要求： ? 操作系統(tǒng)：Ubuntu 20.04 或 Windows 10（根據(jù)技術人員推薦）。 ? Python 環(huán)境：配置 Python（建議使用虛擬環(huán)境）。 ? 深度學習框架：安裝 PyTorch 和 nnU-Net 相關依賴。 3. 測試任務： ? 配置完成后，提供并運行一個簡單的測試用例，驗證 nnU-Net 部署是否成功（如訓練一個公開數(shù)據(jù)集或簡單的推理任務）。 ? 輸出測試結(jié)果截圖或日志，確認部署完成。 4. 后續(xù)指導： ? 簡單指導如何使用 nnU-Net（如數(shù)據(jù)集準備、訓練和推理）。 ? 如遇安裝或運行問題，提供 1 次遠程支持。 需求描述：基于 CT 影像重建后尿道及其周圍組織的 3D 模型 工作目標 1. 任務核心：從提供的 CT 影像中，分割出后尿道及其周圍相關組織，并基于分割結(jié)果重建出高質(zhì)量的 3D 模型。 2. 具體組織： ? 后尿道部分。 ? 周圍軟組織（如相關肌肉、脂肪或其他指定結(jié)構(gòu)）。 ? 如果有解剖需求，標記關鍵解剖學結(jié)構(gòu)。 工作內(nèi)容 1. 數(shù)據(jù)處理和預處理： ? CT 影像中讀取數(shù)據(jù)。 ? 對數(shù)據(jù)進行預處理（如去噪、歸一化、重采樣等），提高分割精度。 2. 后尿道及周圍組織的分割： ? 使用深度學習模型（如 nnU-Net 或其他分割工具）對 CT 數(shù)據(jù)進行自動分割。 ? 手動修正自動分割結(jié)果，確保分割精度。 3. 3D 模型重建： ? 基于分割結(jié)果生成后尿道及周圍組織的 3D 模型。 ? 生成 STL 或 OBJ 格式的模型文件，便于后續(xù)分析或 3D 打印。 4. 結(jié)果驗證： ? 提供 3D 模型與原始 CT 數(shù)據(jù)的配準（配對），確保準確性。 ? 如果需要，可提供分割和重建結(jié)果的截圖或視頻演示。