如何在 3d CNN 中输入 Nifti 图像进行分类？

Question

我有 142 张 Nifti 大脑 CT 图像，我从 Dicom 转换而来。每个 NIfti 文件的尺寸为 512×512×40。我的计划是使用 3d Conv Neural Network 进行 multi-class classification。我应该如何在 3d CNN 中输入 Nifti 图像？

Answer 1

如果您想使用 TensorFlow，您可以考虑以下步骤：

使用 tf.data

train_loader = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
validation_loader = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_val, y_val))

应用您的预处理步骤

 train_dataset = (
 train_loader.shuffle(len(x_train))
 .map(train_preprocessing)
 .batch(1)
 .prefetch(2))

validation_dataset = (
     validation_loader.shuffle(len(x_val))
     .map(validation_preprocessing)
     .batch(1)
     .prefetch(2)
 )

构建您的 3D CNN 模型：

def 3D_model(width= 512, height= 512, depth=40):
 
    inputs = keras.Input((width, height, depth, 1))

    x = layers.Conv3D(filters=84, kernel_size=3, activation="relu")(inputs)
    x = layers.MaxPool3D(pool_size=2,padding="same")(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)

    x = layers.Conv3D(filters=64, kernel_size=3, activation="relu")(x)
    x = layers.MaxPool3D(pool_size=2,padding="same")(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)
    outputs = layers.Dense(units=n_classes, activation="softmax")(x)
    model = keras.Model(inputs, outputs)
    return model
model = get_model(width=512, height=512, depth=40)

训练您的模型：

3D_model.compile(..)
3D_model.fit(
    train_dataset,
    validation_data=validation_dataset,
    epochs=epochs,
    shuffle=True)

你也可以参考这个example

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How to feed Nifti Images in 3d CNN for classification?

machine-learning

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