nnunet入门之二 (2D图像分割)
创始人
2024-06-02 06:02:51
0

目录

  • 安装环境
  • 数据处理
  • 预处理
  • 训练
  • 测试

MIC-DKFZ/nnUNet
选择Linux环境运行该项目,Windows环境需要更改较多的参数,暂不支持。

安装环境

可以查看另一篇

数据处理

2D数据转成伪3D数据,即z轴层数为1或3(灰度图为1,彩图为3)。

参考:nnUNet/nnunet/dataset_conversion/Task120_Massachusetts_RoadSegm.py

直接转换数据,将数据存放到nnUNet_raw_data_base/nnUNet_raw_data/Task120_MassRoadsSeg

  1. 文件夹目录

    └─Task120_MassRoadsSeg│  dataset.json│  ├─imagesTr│      img-1_0000.nii.gz│      img-1_0001.nii.gz│      img-1_0002.nii.gz│      img-2_0000.nii.gz│      img-2_0001.nii.gz│      img-2_0002.nii.gz│      img-3_0000.nii.gz│      img-3_0001.nii.gz│      img-3_0002.nii.gz│      img-4_0000.nii.gz│      img-4_0001.nii.gz│      img-4_0002.nii.gz│      img-5_0000.nii.gz│      img-5_0001.nii.gz│      img-5_0002.nii.gz│      ...├─imagesTs│      img-10.nii.gz│      img-11.nii.gz│      ...└─labelsTrimg-1.nii.gzimg-2.nii.gzimg-3.nii.gzimg-4.nii.gzimg-5.nii.gz...
    
  2. json文件信息

    nnUNet/nnunet/dataset_conversion/utils.py里面的函数generate_dataset_json可以生成相应任务的json文件。

    { 
    "name": "MassRoadsSeg", 
    "description": "MassRoadsSeg",
    "reference": "https://www.kaggle.com/insaff/massachusetts-roads-dataset",
    "licence":'hands off!',
    "release":"1.0 06/08/2018",
    "tensorImageSize": "4D",
    "modality": { "0": "Red","1": "Green","2": "Blue"}, "labels": { "0": "background", "1": "street"}, "numTraining": 804, "numTest": 13,"training":[{"image":"./imagesTr/img-1.nii.gz","label":"./labelsTr/img-1.nii.gz"},{"image":"./imagesTr/img-2.nii.gz","label":"./labelsTr/img-2.nii.gz"},{"image":"./imagesTr/img-3.nii.gz","label":"./labelsTr/img-3.nii.gz"},{"image":"./imagesTr/img-4.nii.gz","label":"./labelsTr/img-4.nii.gz"},{"image":"./imagesTr/img-5.nii.gz","label":"./labelsTr/img-5.nii.gz"},...],"test":["./imagesTs/img-10.nii.gz","./imagesTs/img-11.nii.gz",...]}

预处理

# 只进行2d预处理,不进行3d预处理
nnUNet_plan_and_preprocess -t 120 -pl3d None

训练

nnUNet_train 2d nnUNetTrainerV2 120 0

测试

nnUNet_predict -i /root/nnUNet_raw_data_base/nnUNet_raw_data/Task120_MassRoadsSeg/imagesTs -o /root/nnUNet_trained_models/nnUNet/2d/Task120_MassRoadsSeg/nnUNetTrainerV2__nnUNetPlansv2.1/fold_0/infer -t 120 -m 2d

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