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算法概括

文獻(xiàn)鏈接:U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
開源項(xiàng)目鏈接：U-Net on ACDC dataset

U-Net結(jié)構(gòu)示意

結(jié)構(gòu)： U-Net具有簡單的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，前、后兩部分通常被稱為”編碼器“和”解碼器“，因其類似于大寫的英文字母U的整體結(jié)構(gòu)，故得名U-Net。
特點(diǎn)： U-Net的獨(dú)特之處在于特征融合的方式，即將特征在Channel維度拼接在一起，形成更厚的特征。

使用數(shù)據(jù)集-ACDC

簡介：Automated Cardiac Diagnosis Challenge

本次比賽的目的是比較自動(dòng)方法對五類檢查（正常病例、心力衰竭伴梗死、擴(kuò)張型心肌病、肥厚型心肌病、右心室異常）的分類性能。 相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫由 150 名患者組成，這些患者具有在臨床常規(guī)中獲得的 3D 電影-MR 數(shù)據(jù)集。 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集涉及 100 名患者，而測試數(shù)據(jù)集由隨機(jī)選擇的 50 名患者組成，其中每種病理均等表示。

數(shù)據(jù)構(gòu)成

該研究的目標(biāo)人群由 150 名患者組成，分為以下 5 個(gè)亞組：

30 名正常受試者 - NOR

30 例既往心肌梗死患者（左心室射血分?jǐn)?shù)低于 40% 和幾個(gè)心肌節(jié)段異常收縮） - MINF

30 例擴(kuò)張型心肌病患者（舒張期左心室容積 >100 mL/m 2且左心室射血分?jǐn)?shù)低于 40%） - DCM

30 例肥厚型心肌病患者（左心室心臟質(zhì)量高于 110 g/m 2，幾個(gè)心肌節(jié)段舒張期厚度高于 15 mm，射血分?jǐn)?shù)正常） - HCM

30例右心室異常（右心室腔容積高于110 mL/m 2或右心室射血分?jǐn)?shù)低于40%）- RV

PS：每組根據(jù)生理參數(shù)明確定義，如左或右舒張量或射血分?jǐn)?shù)、左室局部收縮、左室質(zhì)量和心肌最大厚度。

規(guī)則定義

標(biāo)簽由兩位具有10年以上臨床經(jīng)驗(yàn)的專家共同標(biāo)注、修改，達(dá)成共識后定義以規(guī)則如下：

必須覆蓋左右心室（根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)）；

乳頭肌包含在左腔內(nèi)；

在 LV 基底平面處沒有肌肉插補(bǔ)（The輪廓遵循主動(dòng)脈瓣定義的限制）；

漏斗部不包括在右腔內(nèi)（必須看到明顯的分離）。

此外，創(chuàng)建了Groundtruth 標(biāo)簽場圖像，其中 0、1、2 和 3 代表位于背景、RV 腔、心肌和 LV 腔中的體素。

術(shù)語&符號說明

ED：End-Diastole，舒張末期
ES：End-Systole，收縮末期
EDV：End-Diastolic Volume，舒張末期容積
ESV：End-Systolic Volume，收縮末期容積

實(shí)驗(yàn)過程

數(shù)據(jù)預(yù)處理

python dataset_utils.py -i INPUT_FOLDER -out2d OUTPUT_FOLDER_FOR_2D_DATA -out3d OUTPUT_FOLDER_FOR_3D_DATA

• INPUT_FOLDER:存放原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)的路徑
• OUTPUT_FOLDER_FOR_2D_DATA: 存放預(yù)處理后2D訓(xùn)練數(shù)據(jù)的路徑
• OUTPUT_FOLDER_FOR_3D_DATA:存放預(yù)處理后3D訓(xùn)練數(shù)據(jù)的路徑

運(yùn)行過后，在對應(yīng)路徑下將出現(xiàn)后綴為.npy的數(shù)據(jù)文件，包括訓(xùn)練集的100個(gè)文件和測試集的50個(gè)文件。

補(bǔ)充知識

三種圖像分割類型

語義分割：分類對象為圖像上的所有像素點(diǎn)；

實(shí)例分割：精確到物體邊緣的分割，在圖中標(biāo)注一類物體；

全景分割：檢測圖像中的所有物體，并對其進(jìn)行分割。

simpleITK

cv2保存圖片全黑問題

cv2.imwrite()會(huì)將原圖片從0-255范圍標(biāo)準(zhǔn)化至0-1范圍，只需要修改imwrite的輸入即可：

cv2.imwrite('demo.png', image*255)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【Pytorch-ACDC】复现U-Net for Cardiac Segmentation记录的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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