nnUNet是一個強大的醫學影像分割框架，它能夠根據給定的數據集自動調整所有超參數，整個過程無需人工干預。以下是使用nnUNet的教程步驟：
配置虛擬環境。為了確保nnUNet的穩定運行，建議使用Linux系統，並創建虛擬環境以隔離Python包和環境。可以使用conda或Python的venv模組來創建虛擬環境。
安裝nnUNet框架。在虛擬環境中，使用pip安裝nnUNet。確保你的Python版本至少為3.9，因為nnUNet有此要求。
數據集準備。nnUNet對數據集有特定的要求，數據應嚴格遵循特定的資料夾結構，包括原始數據、預處理數據和訓練結果模型的保存路徑。數據集的整理應嚴格遵守nnUNet的規定格式，包括原始數據、預處理數據和訓練結果模型的保存路徑。
設定環境變數。正確配置環境變數對於nnUNet的運行至關重要，包括原始數據、預處理數據和訓練結果模型的保存路徑。
運行nnUNet。在配置好環境和數據後，可以開始使用nnUNet進行訓練和推斷。根據需要調整超參數或使用默認設定。
以上步驟涵蓋了使用nnUNet的基本流程，包括環境配置、框架安裝、數據準備、環境變數設定以及框架的使用。請根據您的具體需求和環境調整這些步驟。