KiTS19——肾肿瘤分割挑战赛（三）

今天给大家分享肾分割算法的数据预处理和分割的实现。代码已经上传到github上，地址：https://github.com/junqiangchen/KiTS19-Challege

一、数据预处理

肾肿瘤训练数据一共有210例，选择0-199例来训练，200-209例来测试。

（1）、分析肾肿瘤数据金标准的类别信息，一共有三个类别值：0是背景，1是肾区域，2是肾肿瘤区域。

（2）、分析肾肿瘤数据的大小和Spacing信息，大多数图像大小都是512x512xthickness，只有第160例数据是796x512xthickness，thickness数值从几十到几百，z方向上Spacing值是从1mm到5mm。

（3）、分析窗宽窗位信息去除噪声和不相关区域信息。

（4）、窗宽窗位设置成-200-300，将图像x和y都缩放到512，通过插值将z方向上Spacing值从原始变成1mm。

（5）、为了准备3D分割肾区域，需要对图像取Patch操作，Patch大小选择128x128x32，如果你的GPU显存够大可以设置成48或64。

二、肾区域分割

（1）、将Mask的像素值非零的值都设置成255。

（2）、采用3DVNet来实现分割训练，之前已经分享过很多次了，这里就不详细说了。

三、代码维护

因为上述代码还没有实际运行，可能会存在bug，如果大家在运行程序时出现错误，请在微信群里张贴出错误信息，方便统一回复。如果有想一起维护的朋友，留下你们的github账号，我会把你加入项目中来一起维护。