The automated, script-based, pipeline predicts SP and CP based on a trained U-Net attention DL model, and further extracts inner and outer surface.
. ~/milton.candela/pkgs/sp_pkg
- fetal_subplate_seg_pred_att.py
- fetal_subplate_seg_pred_noa.py
- deep_util_sp.py
- numpy: 1.21.5
- nibabel: 5.1.0
- python_abi: 3.9
fetal_sp
├── scripts
│ ├── sp_pred.sh
│ ├── sp_surf.sh
│ └── sp_tidy.sh
├── weights
│ ├── att
│ │ ├── axi.h5
│ │ ├── cor.h5
│ │ └── sag.h5
│ └── noa
│ ├── axi.h5
│ ├── cor.h5
│ └── sag.h5
├── subjects
│ ├── 01920
│ │ └── recon_segmentation
│ │ └── recon_to31_nuc.nii
│ └── ...
└── surfaces
├── 01920
│ ├── lh.innersp.asc
│ ├── rh.innersp.asc
│ ├── lh.wm._81920.asc
│ ├── rh.wm._81920.asc
│ ├── 01920_nuc.nii
│ └── 01920_nuc_deep_subplate_dilate.nii
└── ...