ДругоеWTHH031230
SphereFlow
восстановление пропущенных модальностей медицинских снимков
1 мин чтения
Это релиз предобученных весов и предобработанных данных к статье NeurIPS 2026. Модель решает задачу image-to-image imputation: восстанавливает пропущенные модальности для BraTS и пары MRI↔CT. В комплекте общий энкодер DINOv2-B, декодеры ViT-G и flow-модели DiT^DH-XXL/XL, а также бейзлайны и 3D U-Net сегментатор.
🔥 Ключевые особенности
- 🩹 Восстановление пропущенных модальностей: BraTS и MRI↔CT.
- 💻 Архитектура BraTS: общий DINOv2-B энкодер и 4 ViT-G декодера.
- 🔥 Flow-модели: DiT^DH-XXL для BraTS и DiT^DH-XL для MRI/CT.
- 📚 В релизе есть чекпоинты бейзлайнов MMSyn, MMGAN, MMT, ModImp, M2DN, Zhang и 3D U-Net сегментатор для BraTS.
- 🖼 Данные: предобработанные .npy-срезы BraTS 2023 и SynthRAD2023 Task 1 под CC BY-NC 4.0.
- ✅ Есть скрипты препроцессинга и проверка сплитов.
💻 Пример
Запускать из корня репозитория с кодом.
hf download WTHH031230/SphereFlow --include "checkpoints/*" --local-dir .
hf download WTHH031230/SphereFlow --include "data/*" --local-dir .
for f in data/*.tar; do tar -xf "$f" -C /path/to/processed; done
DATA_ROOT=/path/to/processed bash scripts/preprocess/make_splits.sh --checkПодробнее
Веса и данные к статье NeurIPS 2026.BraTS: DINOv2-B + 4 ViT-G декодера и DiT^DH-XXL flow; MRI/CT: DINOv2-B + 2 ViT-G декодера и DiT^DH-XL flow.
Данные BraTS 2023 и SynthRAD2023 Task 1 — CC BY-NC 4.0, только некоммерческое использование.
В карточке нет данных о VRAM, числе параметров и метриках качества.
Комментарии