39、用于分割的数据集更新

用于分割的数据集更新

1. 数据集更新背景

在处理CT扫描数据以进行结节分割时，由于数据的特性和模型的要求，需要对数据集进行更新。原始数据为CT扫描及其注释数据，之前的数据集输出为3D数据，但现在模型期望输入和输出为2D数据。同时，使用传统的U-Net模型处理数据时存在一些问题，需要进行相应的调整。

1.1 3D与2D处理方式的选择

直接采用3D卷积处理数据会导致内存使用量大幅增加，需要对CT扫描进行分割。而且Z方向的像素间距比平面内大很多，使得结节不太可能跨越多个切片。因此，我们将3D数据逐片处理为2D分割问题，并通过提供相邻切片作为单独的通道来解决第三维的上下文问题。

1.2 U-Net模型的问题及解决方案

1.2.1 输入尺寸要求

U-Net对输入和输出补丁的尺寸有非常具体的要求。例如，U-Net论文中使用572 × 572的图像补丁，输出为388 × 388的映射。这对于我们512 × 512的CT切片来说，边缘的结节可能无法被分割。为了解决这个问题，我们将U-Net构造函数的填充标志设置为True，这样可以使用任意大小的输入图像，并得到相同大小的输出，虽然边缘的像素可能会因为填充而损失一些保真度，但这是我们可以接受的折衷方案。

1.2.2 3D与2D数据的权衡

我们的3D数据与U-Net期望的2D输入不匹配。直接将512 × 512 × 128的图像输入到转换为3D的U-Net类中会耗尽GPU内存。因此，我们选择将每个切片作为2D分割问题处理，将相邻切片作为单独的通道。但这种方法也有缺点，比如会丢失切片之间的直接空间关系和深度维度上更宽的感受野。不过，考虑