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、3D U-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
