CBIS-DDSM 医疗影像批量前处理

Question

要怎么一次批量做影像前处理？
假如我要做CBIS-DDSM的segmentation.
在丢入deep learning model之前我要做影像前处理对吧？
假如我的前处理函数都写好了， 那我要怎么用这些前处理的函数一次用在所有的影像上？
最后丢入model里面， 我希能能给我范例代码， 感谢各位帮助。
希望有处理过CBIS-DDSM的人或是其他影像专家能给予建议。

Answer 1

批量做影像前处理可以通过以下步骤实现：

1.首先，将所有的影像文件读入程序中，可以使用 Python 的 os 模块批量读取文件。

2.然后，对每一张影像使用前处理函数进行处理。这可以通过在循环中调用函数并传入当前影像来实现。

3.接着，将处理后的影像保存到新的文件夹中。

4.最后，将处理后的影像丢入深度学习模型中进行训练或者分割。
下面是一个示例代码:

import os
from preprocessing_function import preprocess_image

# 设置输入图像文件夹和输出文件夹
input_folder = 'input_images'
output_folder = 'output_images'

# 读取所有文件名
filenames = os.listdir(input_folder)

# 循环处理每个文件
for filename in filenames:
    # 构造完整路径
    input_path = os.path.join(input_folder, filename)
    output_path = os.path.join(output_folder, filename)
    
    # 读取影像
    image = cv2.imread(input_path)
    
    # 调用前处理函数
    processed_image = preprocess_image(image)
    
    # 保存处理后的影像
    cv2.imwrite(output_path, processed_image)

这里的preprocessing_function是前处理函数，需要根据实际需求自己编写。

注意，这个示例代码中使用的是 opencv 库读取和保存图像，需要先安装 opencv。
另外，在实际应用中，可能需要对影像进行更多的处理，如裁剪，旋转，缩放等操作。可以根据需要编写不同的函数，并在循环中逐个调用。

在处理 CBIS-DDSM 影像时，可以使用特定的处理函数，如预处理，标准化，数据增强等，这些函数可以使用现有的库，或者自己编写。

另外，在进行 segmentation 时，可能需要对影像进行标记，以便模型能够学习到影像中的特征。这可以通过使用已有的标记工具或自己编写程序来实现。

最后，在训练模型之前，需要确保已经处理好的影像数据能够被模型读取和使用。可以使用 Python 的数据读取库，如 TensorFlow 和 Keras，来读取数据并将其输入模型。

总之，批量影像前处理可以通过编写或使用已有函数，读取影像并进行处理，最后将处理后的影像输入深度学习模型进行训练或者分割来实现。