使用pix2pix-gan做医学图像合成的时候,如果把nii数据转成png格式会损失很多信息,以为png格式图像的灰度值有256阶,因此直接使用nii的医学图像做输入会更好一点。 但是Pythorch中的Dataloader是不能直接读取nii图像的,因此加一个CreateNiiDataset的类。 先来了解一下pytorch中读取数据的主要途径——Dataset类。在自己构建数据层时都要基于这个类,类似于C++中的虚基类。 自己构建的数据层包含三个部分 class Dataset(object): """An abstract class representing a Dataset. A 在PyTorch中,处理医学图像数据,特别是.nii格式的图像,通常涉及到自定义数据加载器和数据集。在给定的描述中,我们关注的是如何在使用pix2pix-GAN(生成对抗网络)进行医学图像合成时,有效地利用.nii格式的数据,避免因转换为.png格式而导致的信息损失。 我们要理解PyTorch中的数据处理机制。PyTorch的数据加载流程主要基于`Dataset`和`DataLoader`这两个核心组件。`Dataset`是一个抽象类,代表了一个数据集,所有的自定义数据集都应该继承这个类。它定义了两个重要的方法:`__len__()`和`__getitem__()`。`__len__()`返回数据集的大小,`__getitem__()`支持通过索引获取数据集中的元素。此外,`Dataset`类还提供了一个`__add__()`方法,用于将多个数据集合并成一个新的数据集。 在本例中,为了处理.nii格式的图像,我们需要创建一个名为`CreateNiiDataset`的子类,继承自`Dataset`。这个子类需要实现`__getitem__()`和`__len__()`方法,以便PyTorch的`DataLoader`可以正确地遍历和加载数据。在这个子类中,我们还可以添加额外的方法来处理.nii图像,如`crop()`方法,用于对图像进行裁剪以满足特定尺寸要求。 以下是如何创建`CreateNiiDataset`的示例: ```python class CreateNiiDataset(Dataset): def __init__(self, opt, transform=None, target_transform=None): self.path1 = opt.dataroot # 保存数据根目录的参数 self.A = 'MR' # 第一类型图像(例如MRI) self.B = 'CT' # 第二类型图像(例如CT) # 获取对应类型的图像文件名 lines = os.listdir(os.path.join(self.path1, self.A)) lines.sort() self.imgs = lines self.transform = transform self.target_transform = target_transform def crop(self, image, crop_size): # 对图像进行裁剪 pass def __len__(self): return len(self.imgs) def __getitem__(self, item): file = self.imgs[item] img1 = sitk.ReadImage(os.path.join(self.path1, self.A, file)) img2 = sitk.ReadImage(os.path.join(self.path1, self.B, file)) # 将SimpleITK图像转换为NumPy数组 data1 = sitk.GetArrayFromImage(img1) data2 = sitk.GetArrayFromImage(img2) # 裁剪图像到固定尺寸 if data1.shape[0] != 256: data1 = self.crop(data1, [256, 256]) data2 = self.crop(data2, [256, 256]) # 应用变换 if self.transform is not None: data1 = self.transform(data1) data2 = self.transform(data2) # 数据归一化 if np.min(data1) < 0: data1 = (data1 - np.min(data1)) / (np.max(data1) - np.min(data1)) if np.min(data2) < 0: data2 = (data2 - np.min(data2)) / (np.max(data2) - np.min(data2)) return data1, data2 ``` 在这个类中,我们首先读取.nii图像,并将其转换为NumPy数组。然后,根据需要对图像进行裁剪,确保它们具有相同的尺寸。接下来,我们可以应用预定义的图像变换(如归一化或色彩空间转换),这通常是为了适应神经网络的输入要求。`__getitem__()`方法返回处理后的图像对,用于训练GAN模型。 创建好`CreateNiiDataset`后,我们需要实例化这个类,并用`DataLoader`来加载数据,以便在训练循环中批量处理图像: ```python dataset = CreateNiiDataset(opt) dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=4) ``` 这里,`batch_size`指定每个批次的样本数量,`shuffle`决定是否在每次迭代时随机打乱数据,而`num_workers`是用于数据预处理的线程数。 处理.nii格式的医学图像在PyTorch中需要自定义数据集类,并结合SimpleITK库来读取和处理图像数据。通过这种方式,我们可以保持原始图像的高质量信息,同时利用PyTorch的强大功能进行深度学习任务,如图像合成。
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