专栏首页最新医学影像技术KiTS19——肾肿瘤分割挑战赛(三)

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。

本文分享自微信公众号 - 最新医学影像技术(MedicalHealthNews),作者:最新医学影像技术

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-04-12

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