基于MONAI框架的SwinUNETR预训练模型微调实战指南

基于MONAI框架的SwinUNETR预训练模型微调实战指南

tutorials 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tutorial/tutorials

前言

在医学影像分析领域，3D多类腹部器官分割是一项具有挑战性的任务。本文将详细介绍如何使用MONAI框架对SwinUNETR模型进行微调，该模型采用了自监督预训练权重，能够显著提升分割性能。本教程将带领读者从环境配置到模型训练，逐步实现一个高效的腹部器官分割系统。

环境准备

首先需要确保安装了必要的Python库：

!python -c "import monai" || pip install -q "monai-weekly[pillow, tqdm]"
!python -c "import matplotlib" || pip install -q matplotlib
%matplotlib inline

MONAI是一个专门针对医学影像分析的PyTorch框架，提供了丰富的预处理工具、网络架构和评估指标。matplotlib则用于可视化训练过程。

数据准备

本教程使用"Beyond the Cranial Vault"腹部多器官分割数据集，包含14个器官类别的标注。数据集需要提前下载并放置在指定目录中。

json_path = "to/be/defined"  # 数据集JSON文件路径
data_dir = "to/be/defined"   # 数据存储目录
logdir = "to/be/defined"     # 训练日志和模型保存目录

预训练权重加载

SwinUNETR模型支持加载自监督预训练权重，这可以显著提升模型性能：

use_pretrained = True
if use_pretrained:
    pretrained_path = "./ssl_pretrained_weights.pth"
    # 下载预训练权重
    download_url(resource, dst)

预训练权重加载过程涉及复杂的参数映射，确保MONAI模型能够正确加载SwinUNETR的backbone权重。

数据预处理

医学影像分析中，数据预处理至关重要。我们定义了两组变换：

训练集变换

train_transforms = Compose([
    LoadImaged(keys=["image", "label"]),
    EnsureChannelFirstd(keys=["image", "label"]),
    Orientationd(keys=["image", "label"], axcodes="RAS"),
    Spacingd(keys=["image", "label"], pixdim=(1.5, 1.5, 2.0),
    ScaleIntensityRanged(keys=["image"], a_min=-175, a_max=250, b_min=0.0, b_max=1.0),
    # 更多增强变换...
])

验证集变换

验证集变换去除了随机增强，保持数据原始特性以进行准确评估。

模型架构

SwinUNETR结合了Swin Transformer和UNETR架构的优势：

model = SwinUNETR(
    in_channels=1,
    out_channels=14,  # 14个器官类别
    feature_size=48,
    drop_rate=0.0,
    use_checkpoint=True  # 节省显存
)

训练配置

训练采用DiceCE混合损失函数和AdamW优化器：

loss_function = DiceCELoss(to_onehot_y=True, softmax=True)
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=4e-4, weight_decay=1e-5)

训练与验证

训练过程采用滑动窗口推理策略处理大体积医学图像：

def validation(epoch_iterator_val):
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        val_outputs = sliding_window_inference(val_inputs, (96, 96, 96), 4, model)
        # 计算Dice系数...

训练过程中会定期保存最佳模型，并记录损失和指标变化：

if dice_val > dice_val_best:
    torch.save(model.state_dict(), os.path.join(logdir, "best_metric_model.pth"))

可视化监控

训练过程中会实时绘制损失和Dice系数变化曲线：

plt.figure(1, (12, 6))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.title("Iteration Average Loss")
plt.plot(x, y)
plt.grid()
# 绘制Dice系数变化...

总结

本教程详细介绍了使用MONAI框架微调SwinUNETR模型进行3D腹部多器官分割的全过程。通过加载自监督预训练权重，模型能够快速适应特定分割任务，显著提升性能。关键点包括：

1. 正确的数据预处理流程
2. 预训练权重的加载与适配
3. 适合医学影像的训练策略
4. 全面的训练监控与模型保存

这种方法不仅适用于腹部器官分割，经过适当调整后也可应用于其他医学影像分割任务。

tutorials 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tutorial/tutorials