实战：使用yolov3完成肺结节检测（Luna16数据集）及肺实质分割

最新推荐文章于 2025-04-10 14:41:41 发布

NotFound1911

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分类专栏：自学文章标签： yolov3 luna16 肺结节肺部分割

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_24739717/article/details/97112144

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实战：使用yolov3完成肺结节检测（Luna16数据集）

yolov3是一个比较常用的端到端的目标检测深度学习模型，这里加以应用，实现肺结节检测。由于Luna16数据集是三维的，需要对其进行切片操作，转换成yolov3可以处理的二维图片。

1. yolov3代码及原理
* 代码
* 原理
2. Luna16数据集
* 数据集介绍
* 转换成voc数据集格式
3. 检测效果预览

更新：2019.9.10

对数据集进行肺实质分割。

更新：2019.9.14

使用分割后的数据进行训练

更新：2019.9.23

修改anchor size后重新训练

更新：2019.12.5

发现一个注释的错误：

 a = image_array.transpose(1,2,0)[:,:,20] #transpose是将(z,x,y)的三维矩阵转为(x,y,z)的矩阵

应该是transpose是将(z,y,x)的三维矩阵转为(y,x,z)的矩阵

更新：2019.12.11

发现应该坐标换算错误：

        #如果图像进行旋转了，那么坐标也要旋转
        if isflip :            
            x_max = 512 - x_min#修改前是 x_min = 512 - x_min 以下类似
            y_max = 512 - y_min
            x_min = 512 - x_max
            y_min = 512 - y_max
            x = 512 - x
            y = 512 - y

补充 2020.11.19

博主临近毕业，可能有消息无法及时回复，见谅，有问题请留言。

有很多csdner向我要数据集和代码，关于代码核心部分已经在博客中讲解（已上传csdn，存在些许bug），如果要提高自己能力，建议看懂，自己上手。如果是想要快速上手，测试相关数据集，我已经上传百度云VOC数据集，密码：zc0p。

赠人玫瑰，手留余香，如果我的博文/数据集/代码对你有所帮助，麻烦点个赞~~

补充：关于为什么分享数据集size不是512*512的，这里我对原始CT是进行了归一化的，即1mm*1mm*1mm,所以尺寸不一样。

1. yolov3代码及原理

1.1代码

基于c的：
https://github.com/AlexeyAB/darknet
基于pytorch的：
https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3

1.2原理

Pytorch | yolov3原理及代码详解（四）_NotFound1911的博客-优快云博客

2.Luna16数据集

2.1 Luna16数据集介绍

LUNA16数据集介绍_pursuit_zhangyu的博客-优快云博客_luna16
Luna16数据集_一一|一一一亅的博客-优快云博客_luna16数据集
上面说的很全，这里只进行补充：

2.1.1.图像的翻转

.mhd文件中有CT图像的属性，其中有一条是：

TransformMatrix = 1 0 0 0 1 0 0 0 1

TransformMatric:图像矩阵是否翻转的标志。(在现实中CT扫描的时候有的人是正卧，有的人是仰卧的，所以会导致图像会出现翻转的情况。)
TransformMatrix = 1 0 0 0 1 0 0 0 1是正卧的，这里举一个反卧的例子：TransformMatrix = -1 0 0 0 -1 0 0 0 1。当图像反卧的时候我们把图像的x，y坐标进行倒序调整，使其正卧。如下面代码所示（加载CT图像）：

def load_itk_image(filename):
    with open(filename) as f:
        contents = f.readlines()
        line = [k for k in contents if k.startswith('TransformMatrix')][0]
        offset = [k for k in contents if k.startswith('Offset')][0]
        EleSpacing = [k for k in contents if k.startswith('ElementSpacing')][0]
        
        # 把值进行分割
        offArr = np.array(offset.split(' = ')[1].split(' ')).astype('float')
        eleArr = np.array(EleSpacing.split(' = ')[1].split(' ')).astype('float')
        CT = CTImage(offArr[0],offArr[1],offArr[2],eleArr[0],eleArr[1],eleArr[2])
        transform = np.array(line.split(' = ')[1].split(' ')).astype('float')
        transform

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