2D-UNet講解

玖零猴：U-Net+與FCN的區別+醫學表現+網絡詳解+創新?zhuanlan.zhihu.com

BraTs數據準備

數據來源

本文用的訓練集和驗證集均來自BraTs2018的訓練集(其中HGG:210個病人,LGG:75個病人)

但由于BraTs只公開訓練集數據,沒有測試集數據,如果在訓練集中再拆一部分用來作測試集的話,那訓練集便少了許多,訓練數據如果過少,容易出現過擬合現象,即在訓練集中表現好,而在測試集中表現差,此時的網絡泛化能力變差了.為了解決數據少的問題,靈機一動的我想出了一個辦法.

因為BraTs2019的訓練集在BraTs2018的基礎上增多了,其中HGG增加了49例,LGG增加了1例,那么我就把這些新增的作為我的測試集

下面我提供百度云盤給大家下載,這是原始數據

BraTs18數據集下載地址(不包含測試集,提供的驗證集無GT) 鏈接：https://pan.baidu.com/s/1Ry41OVl9VLOMzhQQR9qXuA 提取碼：qvmo BraTs19數據集下載地址如下(不包含測試集,提供的驗證集無GT) 鏈接: https://pan.baidu.com/s/1S5XGTdHkwFnagKS-5vWYBg 提取碼: 2333

數據的預處理以及實現代碼

把上面兩年的數據下下來,然后我對數據的預處理方法是鏈接

完整的實現代碼(jupyter notebook打開)

https://github.com/Merofine/BraTS2Dpreprocessing?github.com

GetTrainingSets.ipynb——>訓練集和驗證集

GetTestingSetsFrom2019.ipynb-—>測試集

代碼執行完后,獲得npy數據

<如果大家嫌麻煩,我這里提供預處理好的npy數據>

鏈接:https://pan.baidu.com/s/1iIBvqrXIx2JAvoyt3FcuYw 密碼:4qua

訓練集、驗證集和測試集——預處理之區別

它們的預處理除了是否要去除沒有病灶切片外,別無區別

訓練集是去除的,以緩解類別不均衡問題,類別不平衡(class-imbalance)就是指分類任務中不同類別的訓練樣例數目差別很大的情況,但若差別很大,則會對學習過程造成困擾.我們的任務是分割,分割是一種對像素級別的分類,一個切片假如病灶很少甚至沒有,那么就會出現嚴重的類別不均衡,學習的時候網絡就會偏向于多的那一類靠,為了緩解這種情況,應該剔除沒有病灶的切片

而驗證集我也是去除的,因為驗證集其實在訓練過程中扮演了另一角色,雖然并沒有直接參與訓練,可是卻是為了防止過擬合現象,也就是說防止網絡將這些有病灶的切片學得太過頭了,這是個人理解,具體到底是否去除,還得通過實驗證明

測試集當然是不用去除的,因為這個時候就是考驗它的時候到了,讓它自己判斷是否有病灶

運行環境的安裝

windows10 64 bits、nvidia驅動、CUDA8.0、cudnn、anaconda

打開命令窗口, 分別輸入以下指令:conda create -n jiu0Monkey python=3.6conda activate jiu0Monkeypip install simpleitkpip install opencv-python==3.4.2.16pip install scipypip install scikit-learn==0.20pip install scikit-image==0.14conda install numpy mkl cffi安裝pytorch,選擇與cuda版本對應的進行安裝,python版本也要對應 下載鏈接:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ 我選擇的是win-64 pytorch-0.4.0-py36_cuda80_cudnn7he774522_1.tar.bz2 下載完畢后進行安裝,找到下載目錄并執行: conda install --offline .pytorch-0.4.0-py36_cuda80_cudnn7he774522_1.tar.bz2conda install torchvision -c pytorchconda install Pillow=6.1conda install tqdmconda install pandaspip install -U scikit-imagepip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numba pip install hausdorff

代碼下載鏈接

https://github.com/Merofine/UNet2D_BraTs?github.com

訓練:

將train.py的img_paths和mask_paths修改為自己的trainImage和trainMask的路徑

訓練前會通過train_test_split函數將數據集劃分為訓練集和驗證集,只要參數random_state一樣,劃分的結果就是一樣的

每一次epoch訓練結束,都會對驗證集進行測試Iou指標,如果比之前最好的還要好就保存本次訓練模型,如果超過args.early_stop這個參數還沒有訓練更好的話,便結束訓練,這個原理就是early_stop,主要還是防止網絡訓練過度,造成過擬合現象,這也就是驗證集雖然沒有直接參與訓練,但是卻在其中扮演了一個非常重要的角色!

[過擬合]早停法 (Early Stopping)?blog.csdn.net

如果要訓練Unet,則運行下面指令

python .train.py --arch="Unet" --dataset=“Jiu0Monkey”

其它參數根據自己的情況進行配置

預訓練好的模型下載:

鏈接:https://pan.baidu.com/s/1CBSyOW3n0IOoEIbNdsbOrg 密碼:w7fw

預測:

將test.py的img_paths和mask_paths修改為自己的testImage和testMask的路徑

運行下面指令獲得測試結果以及GT文件:

python .test.py --name="Jiu0Monkey_Unet_woDS" --mode="GetPicture"

Unet 左邊為GT,右邊為預測

運行下面指令評價測試結果以及GT文件的指標,想了解更多指標的信息包括Dice、Hausdorff、IOU、PPV等,可以參考我這一篇(分割常用評價指標)

玖零猴：分割常用評價指標Dice、Hausdorff_95、IOU、PPV等(打馬)?zhuanlan.zhihu.compython .test.py --name="Jiu0Monkey_Unet_woDS" --mode="Calculate"

運行結果:

總結

以上是生活随笔為你收集整理的pytorch 测试每一类_2D-UNet脑胶质瘤分割BraTs + Pytorch实现的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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