最近,nnUNet V2的发布进一步推动了这一技术的发展。本文将介绍nnUNet V2相较于其前一代版本的主要改进,并为您提供一个简单易懂的安装指南。nnUNet V2的主要改进:名称更改:为了消除对医学图像的强烈偏见,modality在V2版本中被重命名为channel_names。这有助于更好地理解和处理多模态医学图像数据。标签结构变化:在V2...
{"channel_names":{"0":"CT"},"labels":{"background":0,"kidney":[1,2,3],"masses":[2,3],"tumor":2},"numTraining":489,"file_ending":".nii.gz","name":"KiTS2023","reference":"none","release":"prerelease","description":"KiTS2023","overwrite_image_reader_writer":"NibabelIOWith...
Channel_names确定 nnU-Net 使用的归一化。如果通道被标记为“CT”,则将使用基于前景像素强度的全局归一化。如果是其他情况,将使用 per-channel z-scoring 相对于 nnU-Net v1 的重要变化: [图片上传失败...(image-4451cb-1693737704302)] modality现在称为channel_names,以消除对医学图像的强烈偏见 Lable 的结构...
Channel_names确定 nnU-Net 使用的归一化。如果通道被标记为“CT”,则将使用基于前景像素强度的全局归一化。如果是其他情况,将使用 per-channel z-scoring 相对于 nnU-Net v1 的重要变化: modality现在称为channel_names,以消除对医学图像的强烈偏见 Lable 的结构不同(name -> int 而不是 int -> name)。这样...
"channel_names": { "0":"CT"}, "labels": { "background":0,"sign 51":1, ··· }, "folds":1,"numTraining":254,"file_ending":".nii.gz","window_width":1600,"window_level": -600,"overwrite_image_reader_writer":"NibabelIOWithReorient"} ...
"channel_names": { # 模态/通道名, nnUNet 其实只关心它是不是CT,因为CT 的归一化方式不一样。 "0": "T1", "1": "T2" }, "labels": { # 这里的分割图上的类别名 "background": 0, "PZ": 1, "TZ": 2 }, "numTraining": 32, ...
dataset_json["channel_names"] = dataset_json["modality"] # 设置通道名称 del dataset_json["modality"] # 删除modality键 del dataset_json["training"] # 删除training键 del dataset_json["test"] # 删除test键 save_json(dataset_json, join(nnUNet_raw, target_dataset_name, 'dataset.json'), sor...
数据集应放置于nnUNet_raw文件夹中。与V1版本相比，数据集命名有所调整，TaskXXXX更改为DatasetXXX。构建dataset.json文件时，请注意版本2的更新。该文件包含用于nnU-Net训练的元数据，自版本1起，必填字段数量显著减少。以MSD Dataset005_Prostate为例，Channel_names确定归一化方式，CT标记的通道将采用...
(out_dir), channel_names={ 0: "cineMRI", }, labels={ "background": 0, "RV": 1, "MLV": 2, "LVC": 3, }, file_ending=".nii.gz", num_training_cases=num_training_cases, ) if __name__ == "__main__": import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument...
(out_dir), channel_names={ 0: "cineMRI", }, labels={ "background": 0, "cavity": 1, "normal_myocardium": 2, "myocardial_infarction": 3, "no_reflow": 4, }, file_ending=".nii.gz", num_training_cases=num_training_cases, ) if __name__ == "__main__": import argparse ...