Как правильно использовать файл nifti при глубоком обучении? - PullRequest
0 голосов
/ 06 февраля 2019

Я занимаюсь использованием медицинских изображений при глубоком обучении.Существует несколько типов форматов файлов, таких как nifti, dicom, анализ, mnic и т. Д. Я использую mif-файлы nifti для своих экспериментов по глубокому обучению.В течение нескольких недель я занимался серфингом в Интернете, чтобы иметь представление об изучении подходящего способа использования файлов глубокого обучения в качестве входных данных.В результате я запутался.

1) Как и у других типов, в файлах nifti есть кусочки.Как правило, середина ломтиков выбирается в статьях.Это стандарт?

2) Я использую библиотеку nibabel для чтения файлов .nii в python.Должен ли я преобразовать файлы nii в jpeg или png или файл должен быть преобразован в массив numpy?Кроме того, что является хорошим и простым способом (библиотеки, программное обеспечение), чтобы преобразовать их в JPEG или PNG?

Пожалуйста, дайте некоторое представление, потому что статьи хороши для теоретической информации, но также недостаточно для практики.

спасибо за любой совет.

1 Ответ

0 голосов
/ 06 февраля 2019

В большинстве библиотек обработки изображений ожидаются массивы.Преобразование в другой формат диска, как JPEG, странно.

Похоже, у вас есть объемный набор данных.В зависимости от функции, которую вы хотите извлечь, вы выберете проекцию этого трехмерного пространства на 2d.Или вы можете извлечь 3D-объекты из сигнала.

Проблема обнаружения признаков при сканировании МРТ хорошо изучена, и для этого есть инструменты.https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/FslOverview
https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FreeSurferWiki

...