最近的SAM论文，以及nnUnet在slicer 中的使用及配置教程

经验分享
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发布一下分割的几个常见模型再slicer中的使用教程，敬请期待
work-1 sam 在slicer 中的应用，参考git链接： bingogome/samm: A 3D Slicer integration to Meta’s SAM. (github.com)
注意事项：

  1. 需要有GPU，3060 2080ti 测试都可以
  2. 确认CUDA cudnn nvidia 驱动正确安装
  3. 使用conda 管理自己的虚拟环境（如果不会，建议看下李沐老师的书，链接： 安装 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation (d2l.ai)）

以上已确认无问题，继续往下看：

一些建议：
结合git repo 中的 README.md ，slicer 中的 python console 需要安装 pip的插件

slicer.util.pip_install(“pyyaml”)
slicer.util.pip_install(“pyzmq”)

考虑国内的网络环境，需要指定pip 的安装源，在slicer中，建议作如下修改

slicer.util.pip_install(“pyyaml -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple”)
slicer.util.pip_install(“pyzmq -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple”)

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