Как правильно использовать файл nifti при глубоком обучении?
Я имею дело с использованием медицинских изображений с глубоким обучением. Существует несколько типов форматов файлов, таких как nifti, dicom, анализ, mnic и т. Д. Я использую mif-файлы nifti для своих экспериментов по глубокому обучению. В течение нескольких недель я занимался серфингом в Интернете, чтобы иметь представление об изучении подходящего способа использования файлов глубокого обучения в качестве входных данных. В результате я запутался.
1) Как и у других типов, в файлах nifti есть кусочки. Как правило, середина ломтиков выбирается в статьях. Это стандарт?
2) Я использую библиотеку nibabel для чтения файлов.nii в python. Должен ли я преобразовать файлы nii в jpeg или png или файл должен быть преобразован в массив numpy? Кроме того, что является хорошим и простым способом (библиотеки, программное обеспечение), чтобы преобразовать их в JPEG или PNG?
Пожалуйста, дайте некоторое представление, потому что статьи хороши для теоретической информации, но также недостаточны для практики.
спасибо за любой совет.
1 ответ
В большинстве библиотек обработки изображений ожидаются массивы. Преобразование в другой формат диска, например, JPEG, странно.
Кажется, у вас есть объемный набор данных. В зависимости от функции, которую вы хотите извлечь, вы выберете проекцию этого трехмерного пространства на 2d. Или вы можете извлечь из сигнала трехмерные объекты.
Проблема обнаружения признаков при сканировании МРТ хорошо изучена, и для этого есть инструменты. https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/FslOverview
https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FreeSurferWiki