【ADNI】数据预处理（3）CNNs

ADNI Series

1、【ADNI】数据预处理（1）SPM，CAT12

2、【ADNI】数据预处理（2）获取 subject slices

3、【ADNI】数据预处理（3）CNNs

4、【ADNI】数据预处理（4）Get top k slices according to CNNs

5、【ADNI】数据预处理（5）Get top k slices (pMCI_sMCI) according to CNNs

6、【ADNI】数据预处理（6）ADNI_slice_dataloader ||| show image

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Idea：

 

已有数据：AD_NC_ALL_SLICE

AD_NC_ALL_SLICE：分别对ADNI下载而来的nii数据（121x145x121）沿x，y，z轴方向进行切片，得到121+145+121=387张切片图，分别以AD/NC（199/230）为类别存储在如下目录：

 

基于上述数据形式，进一步处理：

1）目的：分别对每个切片位置组成的数据进行分类，筛选出具有区分能力的切片位置；

2）方法：将每个位置的切片图单独存储在一个目录下，总共得到387个目录，每个目录下有429张（AD=199张，NC=230张）切片数据；按照8：2的比例划分 train set 和 validation set；然后分别使用AlexNet进行训练，记录 best_val_acc作为评判依据；

处理后的数据形式如下所示：

以 slice_X10 为例：

1）该目录下有2个子目录，分别为 train 和 validation；

2）train 和 validation 目录下也分别有2个子目录对应2个类别：AD 和 NC；

3）样本比例：train（AD:NC=159:184）；validation（AD:NC=40:46）

 

源代码：

step1：注意该脚本所在的目录

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import re
import time
import datetime

i