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20240519训练营-影像组学从入门到精通-奇技淫巧自动勾画
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在医学领域中,ROI(Region of Interest,感兴趣区域)的自动勾画是一个重要的任务。它通常用于医学图像处理和分析,以帮助医生快速定位和诊断病变或异常区域。以下是一些常见的ROI自动勾画方法的细节: 1.3D区域的自动勾画(CT,MR): –将3D图像转换为2D图像,以便进行处理和分析。 –使用专门的算法,如阈值分割、边缘检测或深度学习模型,来识别和勾画ROI。 –对于CT数据,可以使用nii.gz格式进行存储和处理。 2.2D区域的自动勾画(Xray,自然光[眼底,内镜,摄像头,病理数据],US): –准备好需要标注的2D数据,包括训练数据和测试数据。 –使用labelme等工具将标注的数据转换为MS-COCO格式,以便进行模型训练。 –选择一个适合的深度学习模型,如Deeplabv3、Unet或FCN,进行训练。 –使用训练好的模型对新的样本进行预测,得到ROI的勾画结果。 对于病理数据的ROI勾画,可以采用以下步骤: 1.使用分类的思想解决病理的区域分割问题。 –将病理图像划分为不同的区域,每个区域代表一种组织类型。 –使用深度学习模型进行像素级别的分类,以实现精细的分割。 2.病理原生的自动分割: –首先进行ROI区域的勾画,确定感兴趣的区域。 –如果识别的区域大于1,记得设置类别标签。 –使用File -> Object Data -> Export as Geojson等功能将勾画结果导出为Geojson格式。 –将所有对象导出为FeatureCollection格式。 –裁剪出感兴趣的Patch,可以设置tile_size和level参数来控制裁剪的大小和放大倍率。 –如果存在标注信息,可以保存Mask信息。 需要注意的是,自动勾画的效果会受到数据质量和模型选择的影响。对于超声数据、病理区域识别、MR数据(尤其是多序列数据)以及CT识别肺结节等场景,自动勾画的效果通常较好。而对于对比度较低或窗宽窗位不理想的CT数据,可能需要将3D数据转换为2D数据再进行识别。 最后,自动勾画的目标是让模型具备能力,对于未知的样本能够给出相应的预测。通过训练模型并使用手工勾画的样本进行评估,可以逐步改进模型的性能,提高自动勾画的准确性和效率。
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