edit:2021.03.11
前言
最近老师给安排了一个医学图像的深度学习任务。目前刚刚明确了输入输出的数据格式和大概的任务目标。
任务简介
本项目的目的是从患者的一个序列MRI图像中，判断是否有“不稳定斑块”，且如果有，指出它的位置。属于“目标检测”任务。
- 输入数据：同一个病人的两组MRI序列（nii格式），已经配准过，即两个shape相同的张量。shape大约为512*512*256左右，每个病人的shape不同。
- 输出数据：不稳定斑块的位置。目前的标注数据是用六个坐标数据表示的一个小立方体（acsv格式）。不稳定斑块的体积相对整个tensor来说很小。
预处理
查看和导入数据
对于医学图像，目前接触过dcm格式、nii格式、nrrd格式。老师推荐的查看软件是slicer，支持大部分医学图像格式，可以展示出3d效果，功能强大。
导入nii数据使用python库SimpleITK，可参考：
下一步想法
- 等待更多的数据。
- 查找论文和代码，目前有哪些主流的医学图像的roi目标检测。如何处理六个数值表示立方体的标注数据。
- 数据预处理：写一个函数将所有病人的tensor数据reshape或裁剪成相同shape，并且用相同的变换作用于标注数据。
未完待续
