42、利用分割技术寻找疑似结节及端到端结节分析

利用分割技术寻找疑似结节及端到端结节分析

1. 分割训练脚本的更新

在训练过程中，我们需要对分割训练脚本进行更新。在向分类训练循环添加类似代码时，会使用 F1 分数。而在主训练循环中，会记录当前训练运行中所见到的最佳分数 best_score 。在保存模型时，会包含一个标志，以指示这是否是目前见到的最佳分数。

以下是主训练循环的代码示例：

def main(self):
    best_score = 0.0
    for epoch_ndx in range(1, self.cli_args.epochs + 1):
        # if validation is wanted
        # ... line 233
        valMetrics_t = self.doValidation(epoch_ndx, val_dl)
        score = self.logMetrics(epoch_ndx, 'val', valMetrics_t)
        best_score = max(score, best_score)
        self.saveModel('seg', epoch_ndx, score == best_score)

这里， doValidation 函数用于执行验证操作， logMetrics 函数用于记录指标并计算分数， saveModel 函数用于保存模型。

2. 指