MMSegmentation实现病理肿瘤分割全流程_mmsegmentation 医学分割-优快云博客

MMSegmentation（MMseg）是OpenMMLab团队开发的、工业级的语义分割开源库，也广泛应用于病理影像分割。
其滑动窗口推理（inference_sliding）可高效处理超大医学影像（如WSI），适合病理肿瘤检测和分割。

下面详细介绍MMSegmentation中使用inference_sliding实现病理影像肿瘤分割模型的训练和检测完整流程，包括核心步骤和关键代码示例，适合项目实战和二次开发。

1. 环境准备

# 推荐conda环境，python 3.8/3.9
conda create -n mmseg python=3.8 -y
conda activate mmseg
pip install mmcv-full
pip install mmsegmentation
pip install opencv-python openslide-python

2. 数据准备与标注格式

原始WSI（.svs/.tif）大图，建议预处理为patch，或直接自定义数据读取方式
掩膜标签（.png/.tif）与WSI同尺寸或patch级别，像素级标注
目录结构建议：

dataset/
  images/
    case1.png   # 或patch文件，如case1_patch001.png
    ...
  masks/
    case1.png   # 对应mask
    ...

也可以自定义数据集，继承 CustomDataset。

3. 配置文件修改

以UNet、patch级训练为例（可用HRNet、SegFormer等MMseg模型）。

基本配置项如下：

data.train.img_dir/ann_dir：训练集图片和mask文件夹
data.val.img_dir/ann_dir：验证集
crop_size：训练时patch大小
model：分割模型结构（如UNet、DeepLabV3等）
runner.max_epochs：训练轮数

# config示例
img_norm_cfg = dict(
    mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], to_rgb=True)

train_pipeline = [
    dict(type='LoadImageFromFile'),
    dict(type='LoadAnnotations'),
    dict(type='RandomCrop', crop_size=(256, 256)),
    dict(type='RandomFlip', prob=0.5),
    dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
    dict(type='DefaultFormatBundle'),
    dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_semantic_seg']),
]

data = dict(
    train=dict(
        type='CustomDataset',
        img_dir='dataset/images',
        ann_dir='dataset/masks',
        pipeline=train_pipeline),
    val=dict(
        ...  # 同理
    )
)

推荐用 MMseg 官方UNet、DeepLabV3等分割模型。

4. 模型训练

python tools/train.py configs/your_config.py

训练过程自动采用 patch 采样（见 pipeline 里的RandomCrop），每次一个patch输入模型，减小显存压力。

5. 滑动窗口推理（inference_sliding）

MMSegmentation中大图推理推荐用inference_sliding：

将整张大图分为滑窗patch，单独推理后拼接结果，适合超大医学图像
推理时窗口重叠可平滑边缘（如stride=128, crop_size=256）

推理流程代码示例

from mmseg.apis import init_segmentor, inference_sliding
import mmcv
import numpy as np
import cv2

# 1. 加载训练好的模型
config_file = 'configs/your_config.py'
checkpoint_file = 'work_dirs/your_exp/latest.pth'
model = init_segmentor(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0')

# 2. 读取待分割大图
img = mmcv.imread('dataset/images/case1.png')  # WSI建议先转为tiff/png或用OpenSlide读取

# 3. 滑动窗口推理（crop_size窗口大小，stride滑窗步长，建议有重叠）
crop_size = (256, 256)
stride = (128, 128)

result = inference_sliding(model, img, crop_size, stride, batch_size=4)  # batch_size视显存定

# result.pred_sem_seg：即分割掩膜（与输入同尺寸）
pred_mask = result.pred_sem_seg[0].cpu().numpy()

6. 可视化结果

import matplotlib.pyplot as plt

plt.subplot(1,2,1)
plt.title("WSI Image")
plt.imshow(img[..., ::-1])
plt.subplot(1,2,2)
plt.title("Predicted Mask")
plt.imshow(pred_mask, cmap='Reds', alpha=0.5)
plt.show()

7. 高级技巧与注意事项

超大WSI：建议分层/分块保存（用OpenSlide/大图切patch脚本），拼接全图mask需留意坐标。
自定义数据集：如原始数据为OpenSlide格式，可继承 CustomDataset，在 get_gt_seg_map_by_idx、get_img_info 中定制读取方式。
多类别肿瘤/小目标：采样时可重点采集正负样本patch，提升训练效果。
TTA增强：MMseg支持多尺度/翻转推理提升精度。