如何使用nnUnet2对png格式图片进行训练和预测?

Question

我现在拥有若干个image文件夹(image0001-image0521)和与其对应的若干个label文件夹(label0001-label0521)，image中存储的都是原始CT图像(png格式)，label中存储的则是ROI区域勾画图(png格式)。我现在要将这两个文件夹投入到nnUnet2中训练出一个模型，并用该模型对其他图片进行预测，要怎么做?

Answer 1

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使用nnUnet2对png格式图片进行训练和预测

首先，确保你已经安装了nnUnet2和相关依赖包。然后，你需要按照以下步骤进行训练和预测：

1. 数据准备

将你的图片和标签文件夹组织成以下结构：

data/
    image/
        image0001.png
        image0002.png
        ...
    label/
        label0001.png
        label0002.png
        ...

2. 配置nnUnet2

创建一个配置文件（例如config.json)来指定训练和预测的参数：

{
    "data": {
        "image": "data/image",
        "label": "data/label",
        "batch_size": 2,
        "num_workers": 4
    },
    "model": {
        "name": "UNet",
        "depth": 4,
        "num_classes": 2
    },
    "training": {
        "epochs": 100,
        "learning_rate": 0.001,
        "loss_function": "dice_loss"
    }
}

3. 训练

使用以下命令进行训练：

python train.py --config config.json

4. 预测

使用以下命令进行预测：

python predict.py --config config.json --input data/image/image0001.png --output data/prediction/prediction0001.png

5. 验证

使用以下命令验证预测结果：

python evaluate.py --config config.json --input data/prediction/prediction0001.png --label data/label/label0001.png

注意：以上命令仅供参考，具体的命令和参数可能需要根据你的具体情况进行调整。

核心代码

以下是核心代码片段：

import nnunet
from nnunet.training.model_trainer import ModelTrainer
from nnunet.training.data_augmentation import RandomizableDataGenerator

# 配置文件
config = {
    "data": {
        "image": "data/image",
        "label": "data/label",
        "batch_size": 2,
        "num_workers": 4
    },
    "model": {
        "name": "UNet",
        "depth": 4,
        "num_classes": 2
    },
    "training": {
        "epochs": 100,
        "learning_rate": 0.001,
        "loss_function": "dice_loss"
    }
}

# 训练
trainer = ModelTrainer(config)
trainer.train()

# 预测
predictor = Predictor(config)
predictor.predict("data/image/image0001.png", "data/prediction/prediction0001.png")

# 验证
evaluator = Evaluator(config)
evaluator.evaluate("data/prediction/prediction0001.png", "data/label/label0001.png")

注意：以上代码片段仅供参考，具体的代码可能需要根据你的具体情况进行调整。