机器学习笔记 - TorchIO用于在深度学习中对 3D 医学图像进行高效预处理、增强的库

最新推荐文章于 2025-04-14 10:55:54 发布
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分类专栏： 深度学习从入门到精通 文章标签： 深度学习 机器学习 人工智能
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TorchIO是一个Python库，专为深度学习中的3D医学图像提供高效预处理、增强和基于补丁的采样。它包含多种强度和空间变换，支持数据增强和预处理，适用于MRI和CT等医学图像的处理，强调与PyTorch的无缝集成和实验可重复性。

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        TorchIO 是一个开源 Python 库，用于在深度学习中对 3D 医学图像进行高效加载、预处理、增强和基于补丁的采样，遵循 PyTorch 的设计。

        它包括用于数据增强和预处理的多种强度和空间变换。这些变换包括典型的计算机视觉操作，例如随机仿射变换，以及特定领域的操作，例如模拟由于 MRI 磁场不均匀性（偏差） 或k 空间运动伪影引起的强度伪影。

        TorchIO 是官方PyTorch 生态系统的一部分，并在2021 年 PyTorch 生态系统日和 2021 年PyTorch开发者日上发布。

        官网地址：
TorchIOhttps://torchio.readth

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【代码】torch实现3d医学图像的dataloader，并进行数据增强。
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import一堆东西先（不一定全用上） from glob import glob from os.path import dirname, join, basename, isfile import sys sys.path.append('./') import csv import torch from medpy.io import load import numpy as np from PIL import Image from torch import nn import torch.n.
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TorchIO：用于加载、扩充和写入3D医学图像的PyTorch工具 TorchIO torchio 是一个 Python 包，其中包含一组工具，可在用 PyTorch 编写的深度学习应用程序中高效读取、采样和写入 3D 医学图像，包括用于数据增强和预处理的强度和空间变换。 变换包括典型的计算机视觉操作，例如随机仿射变换，以及特定领域的操作，例如模拟由于 MRI 磁场不均匀性或 k 空间运动伪影引起的强度伪影。 这个包受到 NiftyNet 的极大启发。 索引安装特征数据处理图像数据集采样器队列变换强度 MRI k 空间运动伪影 MRI 磁场不均匀性 高斯噪声归一化 直方图标准化 Z 归一化 重新缩放空间翻转仿射变换 B 样条密集变形 示例 相关项目 Credits Installation $ pip install torchio Features 数据处理ImagesDataset ImagesDataset 是直接从 torch.utils.Dataset 继承的医学图像读取器。 它可以与 torch.utils.DataLoader 一起使用，以实现高效读取和数据扩充
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