Pytorch 使用 nii数据做输入数据

最新推荐文章于 2025-06-18 15:18:51 发布

evanna-y

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分类专栏： pytorch nii dicom

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sudakuang/article/details/94746715

在使用Pix2Pix-GAN进行医学图像合成时，为避免信息损失，直接使用nii格式的医学图像作为输入。由于PyTorch的DataLoader不支持直接读取nii图像，需要创建自定义的CreateNiiDataset类来扩展PyTorch的Dataset基类。该类主要包含数据读取、处理和转换。在getitem方法中，根据实验需求调整参数，并确保输出的数据字典中包含FloatTensor类型的图像数据和对应的路径信息。最后，在train.py的主函数中替换数据加载部分，即可实现nii数据的读取和处理。

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使用pix2pix-gan做医学图像合成的时候，如果把nii数据转成png格式会损失很多信息，以为png格式图像的灰度值有256阶，因此直接使用nii的医学图像做输入会更好一点。

但是Pythorch中的Dataloader是不能直接读取nii图像的，因此加一个CreateNiiDataset的类。

先来了解一下pytorch中读取数据的主要途径——Dataset类。在自己构建数据层时都要基于这个类，类似于C++中的虚基类。

自己构建的数据层包含三个部分

class Dataset(object):
"""An abstract class representing a Dataset.
All other datasets should subclass it. All subclasses should override
``__len__``, that provides the size of the dataset, and ``__getitem__``,
supporting integer indexing in range from 0 to len(self) exclusive.
"""
def __getitem__(self, index):
	raise NotImplementedError
def __len__(self):
	raise NotImplementedError
def __add__(self, other):
	return ConcatDataset([self, other])

根据自己的需要编写CreateNiiDataset子类：
因为我是基于https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
做pix2pix-gan的实验，数据包含两个部分mr 和 ct，不需要标签，因此上面的 def getitem(self, index):中不需要index这个参数了，类似地，根据需要，加入自己的参数，去掉不需要的参数。