imageDatastore容积图像

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备忘录雷莫 2023年2月5日

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//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/1906965-imagedatastore-for-volumetric-images

编辑: 备忘录雷莫2023年2月11日

答:接受阿施施Uthama

我想使用 imageDatastore 命令准备训练集训练一个体积卷积神经网络的语义分割模型。我跟着下面的指示在MATLAB的网页,我的代码提供了多层Tif文件代表输入图像和标签输入图像(地面真理)。

//www.tianjin-qmedu.com/help/vision/ref/unetlayers.html

然而,似乎imageDatastore只读取一个层(片)和无法处理的容积图像。有人知道我们应该如何使用此命令的容积图像分割任务吗?或我们如何准备训练集训练一个体积sementic细分模式如Unet 3 d ( //www.tianjin-qmedu.com/help/vision/ref/unet3dlayers.html )?提前感谢。

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备忘录雷莫 2023年2月6日

编辑:备忘录雷莫 2023年2月6日

亲爱的已经,

谢谢你的回复。

气管无名动脉瘘管的转换图像到卷文件使用MATLAB代码使用imwrite命令“追加”写方式。我这个文件命名为“Train_Vol”。

然后我试着使用下面的代码来训练我的模型:

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

Train_imds = blockedImage (Train_Tif_Dir);

一会= (“L”、“电信”);

labelIDs = (255 0);

一会,Train_pxds = pixelLabelDatastore (Train_LebelsDir labelIDs);

Train_ds =结合(Train_imds Train_pxds);

网= trainNetwork (Train_ds lgraph)

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

lgraph模型架构,Train_LebelsDir是我气管无名动脉瘘管的存储容量的目录文件,其中包含标签为每个培训Train_Vol tif文件中的图片。

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阿施施Uthama 2023年2月7日

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//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/1906965-imagedatastore-for-volumetric-images answer_1166790

移动:阿施施Uthama 2023年2月8日

blockedImage不能转换片体积块的不幸!blockedImage是有用的,当你想要一个“单元”分解成多个逻辑个亚单元(我。一个文件成许多构成块)。所以它不适合您的工作流此刻(特别是,因为它看起来像你的“单位”的数据很容易装入内存)。

这有帮助吗?

你将取代构造函数的第一个参数imageDatastore pixellabelDatastore和文件的列表,他们应该匹配保证图片和标签是正确配对!。

                              
                              %图像数据
                             
                              我= uint8(魔法(10));
                             
                              imwrite (im,“vol.tif”)
                             
                              imwrite (im,“vol.tif”,“写模式”,“添加”)
                             
                              imd = imageDatastore ([“vol.tif”),“ReadFcn”,@tiffreadVolume);
                             
                              v =阅读(imd);
                             
                              大小(v)
                             
                              % ans =
                             
                              % 10 10 2
                             
                              %的标签数据
                             
                              标签= im > 50;
                             
                              imwrite(标签,“labels.tif”)
                             
                              imwrite(标签,“labels.tif”,“写模式”,“添加”)
                             
                              摩门教的= pixelLabelDatastore ([“labels.tif”]、[“bg”,“成品”0]、[1],“ReadFcn”,@tiffreadVolume);
                             
                              %结合数据,其中一个读取了数据,标签设置:
                             
                              cd =结合(imd,摩门教);
                             
                              d =阅读(cds)
                             
                              % d{1}将形象,d{2}将相应的标签。

答案(1)

对于车辆 2023年2月6日

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//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/1906965-imagedatastore-for-volumetric-images answer_1164685

嗨,备忘录,

的 blockedImage 对象(在图像处理工具箱)文档中提到卷图片:

blockedImage对象是由离散的块。使用了图像时图像或体积太大,以适应到内存中。屏蔽图片,您可以执行处理而不会耗尽内存。

看到 //www.tianjin-qmedu.com/help/images/ref/blockedimage.html

有一个关联的数据存储可以使用 blockedImage 被称为 blockedImageDatastore 。

这里是一个列表的例子使用 blockedImageDatastore : //www.tianjin-qmedu.com/help/images/examples.html?category=large-image-files 。

我希望这可以帮助!

对于车辆

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备忘录雷莫 2023年2月6日

编辑:备忘录雷莫 2023年2月6日

亲爱的对于车辆,

谢谢你的帮助。我试着“blockedImage”命令但我得到以下错误信息:

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

错误使用blockedImage > pickReadAdapter

无法找到一个合适的适配器阅读E: \ MATLAB \ LP \ CW21_001_RICA -

3 d \ UNET_CW21_001_Rica \ UNET_CW21_001_Rica \ Tissue_HL_Tif。

这个过程使用这些数据存储命令似乎有点复杂。我非常喜欢我的训练图像存储在一个三维数组变量的相应标签异物(XTrain)和另一个三维数组名为“YTrain”。我应该能够使用“trainNetwork (XTrain, YTrain、lgraph选项)”来训练我的模型。

然而,当我尝试这种方法的另一个错误消息说YTrain应该分类变量的向量。请让我知道这是什么意思?这将是伟大的,如果我可以使用这个方法。这是更容易理解。

我猜想我应该标记图像转换为一个高大的向量。一个2 d图像这可能意味着我应该存储每一列的标签图像连续成一个向量,并对3 d体积图像我应该为每个连续片重复这个过程。请让我知道如果我的猜想是正确的。谢谢你！

阿施施Uthama 2023年2月6日

如果您的数据可以放入内存数组,你可以直接点blockedImage:

                                   我=兰德(10、10、10);
                                  
                                   bim = blockedImage (im);
                                  
                                   bimds = blockedImageDatastore(荡妇,“BlockSize”,2 2 2);
                                  
                                   b =阅读(bimds);
                                  
                                   b {1}
                                  
                                   ans (:: 1) =
                                  
                                   0.8147 - 0.1576
                                  
                                   0.9058 - 0.9706
                                  
                                   ans (:: 2) =
                                  
                                   0.1622 - 0.4505
                                  
                                   0.7943 - 0.0838

备份,也许你可以添加更多的信息完整的工作流。你提到:“我的图像转化成一个卷tif文件使用MATLAB”最初的来源是什么?什么是你想要的“单位”的训练数据吗?(一块体积,或完整的卷?)。

火车,你需要一个数据存储单元/阅读,给你你想训练一个单位的数据。您可以使用imageDatastore用自定义读取函数和使用 tiffreadvolume 每次读一卷。如果这些量太大,和你想训练块提取,然后考虑使用blockedImageDatastore(你会喜欢编写一个自定义适配器来处理卷文件像你使用,回来后我可以帮助,如果你想尝试的东西)。

标签,培训预计标签将在数据类型分类: //www.tianjin-qmedu.com/help/matlab/categorical-arrays.html 。你是在uint8标签吗?一旦你创建一个数据存储,您可以使用一个变换调用uint8转换为分类标签。

这似乎是很多,但应该希望更有意义一旦它所有的总和。

备忘录雷莫 2023年2月6日

编辑:备忘录雷莫 2023年2月6日

亲爱的阿施施,

我很感激你的帮助。

这个话题我在工作是一个非常简单的体积语义分割任务。假设我有五个256年到256年连续灰度图像表示平行片3 d对象。我把这五个图片和手动标志着他们每个人感兴趣的区域(地面真理)。

现在使用输入片和标记的我想训练一个体积分割模型。培养这样的模型,我们需要把5培训片和五个标签片两个容积图像的尺寸(256 * 256 * 5)。现在我们有培训和标记块。

我明白了,“ blockedImage” 可以转换这些片体积块,但是我们如何使用“pixelLabelDatastore”和“组合”命令来训练中的像素块链接到相应的标签标记块来训练我们的细分模式吗?

备忘录雷莫 2023年2月6日

我试着给你提到的ReadFcn。不幸的是,它不工作。它只读取一个片整个体积。

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

Train_imds = imageDatastore (Tissue_HL_Tif_Dir);

Train_imds。ReadFcn = @tiffreadVolume;

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

“Tissue_HL_Tif_Dir”体积tiff文件的位置。

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