为研究基于脑PET图像的疾病预测,本次大赛提供了海量脑PET数据集作为脑PET图像检测数据库的训练样本,参赛者需根据提供的样本构建模型,对轻度认知障碍进行分析和预测。 脑PET图像检测数据库,记录了老年人受试志愿者的脑PET影像资料,其中包括确诊为轻度认知障碍(MCI)患者的脑部影像数据和健康人(NC)的脑部影像数据。 被试...
这里的for循环结合testloader做的增强可以看出,这是另一个好用的提分trick:TTA,即测试时增强。TTA就是对测试集进行增强并多次预测取综合结果的方式。在极端刷高分或者训练集增强做太狠的时候,TTA可以刷分或缓解domain shift问题。Windows下,代码中的'/'应改为'\\'。 拓展与分析 拓展一:预测时,TTA和ensemble都是...
也就是说,本题有nii和jpg两种做法。jpg切出来的数据显然多了很多,我也进行了尝试。jpg的做法有一个尴尬之处在于,预测的时候要怎么预测?一个nii里的NC预测占该样本切片预测结果的多少才算NC,即阈值定多少? 4.后续工作一:数据处理 如前文请教医工朋友的说法,该赛题数据还是需要进行一番大处理的,这是一个突破口...
公开项目>比赛——脑PET图像分析和疾病预测挑战赛 比赛——脑PET图像分析和疾病预测挑战赛 Fork 9 喜欢 1 分享 脑PET图像分析和疾病预测挑战赛_脑PET图像分析和疾病预测初赛数据 W Web冷风 3枚 AI Studio 经典版 1.7.2 Python3 中级计算机视觉深度学习 2020-07-02 19:22:32 ...
nii为3d医学影像,对医工学生来讲并不陌生。在2020年的一个类似比赛中,科大讯飞2020脑PET图像分析和疾病预测---单模型进决赛前五,他们使用的数据集正是jpg格式的。因此,我就想试试看此次比赛是否可以用该方式进行训练和预测,本帖子将分享nii2jpg的脚本,即沿着nii文件的z轴切出jpg。
输出预测结果: shutil.move('dataset/PETenhancement/pred/test', 'dataset/PETenhancement') test_path = glob.glob('dataset/PETenhancement/test/*') submit = pd.DataFrame( { 'uuid': [x.split('\\')[-1].split('.')[0] for x in test_path], ...