NiftyNet是一个基于TensorFlow的开源卷积神经网络平台，用来研究医疗影像分析和影像导向的治疗。NiftyNet有着模块化的架构设计，能够共享网络架构和预训练模型。使用该模块架构，你可以：
使用内建工具，从建立好的预训练网络开始；
根据自己的图像数据改造已有的网络；
根据自己的图像分析问题快速构建新的解决方案。
特征
NiftyNet现在支持医疗影像分割和生成式对抗网络。该开源平台并非面向临床使用，其他的特征包括：
易于定制的网络组件接口；
共享网络和预训练模块；
支持2D、2.5D、3D、4D输入；
支持多GPU的高效训练；
多种先进网络的实现（HighRes3DNet、3DU-net、V-net、DeepMedic）；
对医疗影像分割的综合评估指标。
摘自机器之心微信公众号
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