qq_36340554的博客

主要讲解怎么把自己的数据放到nnUnet进行训练，不涉及nnUnet的原理和推导讲解。

当遇到大数据时，无法将数据全部加载进内存，需要用到分批次加载，网上的方法很多都是关于分类数据集，记录一下分割数据集使用迭代器进行数据加载的方式。主要从keras.utils.Sequence 继承后定义一个数据加载器 DataGenerator。注：本文的代码只展现了关键部分，不是完整代码定义数据生成器class DataGenerator(keras.utils.Sequence): def __init__(self, data_img, data_mask, batch_size=1

当遇到大数据时，无法将数据全部加载进内存，需要用到分批次加载，网上的方法很多都是关于分类数据集，记录一下分割数据集使用迭代器进行数据加载的方式。主要从keras.utils.Sequence 继承后定义一个数据加载器 DataGenerator。**注：本文的代码只展现了关键部分，不是完整代码**## 定义数据生成器```pythonclass DataGenerator(keras.utils.Sequence): def __init__(self, data_img, data_..

剂量预测项目需要将从TPS导出的DCIOM_RT 数据保存为nii，以便后续处理。开贴记录：1、dose文件解析dose文件是按照3mm体素进行分布的，其大小和原始CT图像并不一致，这里我们使用SimpleITK 包，读取病人CT图像和Dose文件，并通过sitk中的重采样将dose图像和CT图像进行对齐。代码如下：def resize_image_itk(ori_img, target_img, resamplemethod=sitk.sitkNearestNeighbor): """

最近在做放疗剂量预测相关工作，需要将TPS系统中的RTdose、RTstruct文件等进行解析。开个帖子记录一下，仅供参考。本帖记录RT struct文件解析目的：将TPS导出的病人文件相关文件转换.nii 或者 .npy病例文件结构：导出的数据应该包括病人的dcm原始CT图像以及RTstruct文件，结构目录如下：处理流程：参考开源的 dcmrtstruct2nii 工具包，pip 安装后，修改部分源代码 。以解决dcm文件不能读取以及是否保存文件到磁盘的问题。1、

在原图上绘制分割轮廓数据准备绘制过程绘制过程显示结果数据准备一、两张图片1.原始图片 image.png2.分割图片 mask.png绘制过程在使用opencv进行绘制时主要使用到以下两个函数：1.findContours（）现在函数只有两个返回值 参数说明第二个参数cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系cv2.RETR_TREE建立一个等级树结构的轮廓cv2…RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓cv2.RETR_CCOMP建立两

cyclegan 实验过程记录一、介绍在实验中需要用到非监督的图像分割转换网络，在本次实验中使用cyclegan，本次实验借用github 项目：Cyclegan-tensorflow关于cyclegan的简介不在介绍。二、实验过程在该项目中主要包含以下文件：按照使用顺序讲解文件的作用及使用方法1.build_data.py :将你准备的数据集转换成为tfrecords，使用方法：a、通过直接修改源文件中的以下代码段的值：tf.flags.DEFINE_string('X_input_dir'

目标跟踪CVPR2019

Haclon 学习笔记（一）1.halcon 语句halcond的控制流与C/C++的用法类似，一个是开始的标志，一个是结束的标志。控住语句主要包含以下语句：if 条件语句；switch多分支条件语句；while 循环语句；for 循环语句；中断语句，break，continue；2.算子Halcon算子的基本结构为： 算子（图像输入；图像输出；控制输入；控制输出），一个算子...

记录一下自己实现的过程，最近毕业设计涉及到医疗图像分割的问题，查阅相关资料后准备从两个分割网络入手，UNET和FCN，关于这两个网络具体的结构请参考大佬的论文《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》《U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentatio...