[TOC]

文件结构

• config.py: 训练参数设置
• utils.py: 图像处理工具
• data.py: 从nii数据文件中获取训练集和测试集
• model.py: 模型定义及读写
• train.py: 模型训练
• eval.py: 分类模型检验
• detect.py: 检测PM2.5颗粒
• eval_detect.py: 检测模型检验 # TODO

实验过程

获取数据

python data.py -t [data_type] -d [data] -m [mask]

• data_type: pos: 正例，neg: 负例
• data: 数据源，.nii文件或.dicom文件
• mask: 点标注文件

训练

python train.py -i [input] -o [output] -m [model] -e [epoch]

• input: 预训练模型，可缺省
• output: 输出模型
• model: 模型类型：FC、CNN
• epoch: 训练epoch

验证分类结果

python eval.py -m [model_path]

• model_path: 验证模型路径

验证检测结果

python eval_detect.py -p [predict] -g [groudtruth] -m [method]

• predict: 预测结果
• groundtruth: 标签
• method: 使用方法

检测PM2.5

python detect.py -i [input] -o [output] -m [model]

• input: 输入数据
• output: 输出预测
• model: 模型

批量检测PM2.5

python batch_detect.py -i [input] -m [model] -b [method]

• input: 输入数据
• model: 模型
• method: 方法

Run an example

检测PM2.5

python detect_example.py -i [input] -o [output] -m [model]

• input: 输入数据
• output: 输出预测
• model: 模型

批量检测PM2.5

python batch_detect_example.py -i [input] -m [model] -b [method]

• input: 输入数据
• model: 模型
• method: 方法

实验结果

分类结果

模型	数据集	acc	epoch
FC_h3_e1000.h5	Pos: 1518 Neg: 1170	Pos: 0.9635 Neg: 1.0000	1000
CNN_h3_e1000.h5	Pos: 1518 Neg: 1170	Pos: 0.9540 Neg: 0.9966	1000
FC_p10_e1500.h5	Pos: 1500 Neg: 6000	Pos: 0.8321 Neg: 0.9276	1500
CNN_p10_e1500.h5	Pos: 1500 Neg: 6000	Pos: 0.8829 Neg: 0.9423	1500
CNN_p10_e3000.h5	Pos: 1500 Neg: 6000	Pos: 0.9081 Neg: 0.9527	3000
CNN_p10_e5000.h5	Pos: 1500 Neg: 6000	Pos: 0.8906 Neg: 0.9552	5000
CNN_p10_e1500_balanced.h5	Pos: 1500 Neg: 1500	Pos: 0.9311 Neg: 0.7959	1500
CNN_p10_e1500_balanced_2.h5	Pos: 1500 Neg: 3000	Pos: 0.9004 Neg: 0.8978	1500
CNN_p10_e2000_balanced_2.h5	Pos: 1500 Neg: 3000	Pos: 0.9157 Neg: 0.9033	2000

检测结果

形态学检测

IOU



P-R curve


Precision


Recall


Unet检测

IOU



P-R curve


Precision


Recall


Unet Heatmap 检测

IOU



P-R curve


Precision


Recall


DICOM格式文件

DICOM文件，后缀.dcm

读取数据及文件信息样例代码

import SimpleITK as sitk
import pydicom


def loadFile(filename):
    ds = sitk.ReadImage(filename)
    img_array = sitk.GetArrayFromImage(ds)
    frame_num, width, height = img_array.shape
    return img_array, frame_num, width, height


def loadFileInformation(filename):
    information = {}
    ds = pydicom.read_file(filename)
    information['PatientID'] = ds.PatientID
    information['PatientName'] = ds.PatientName
    information['PatientBirthDate'] = ds.PatientBirthDate
    information['PatientSex'] = ds.PatientSex
    information['StudyID'] = ds.StudyID
    information['StudyDate'] = ds.StudyDate
    information['StudyTime'] = ds.StudyTime
    information['InstitutionName'] = ds.InstitutionName
    information['Manufacturer'] = ds.Manufacturer
    information['NumberOfFrames'] = ds.NumberOfFrames
    return information

NII格式文件

NII文件，后缀.nii

读取数据样例代码

import nibabel as nib


def loadFile(filename):
    data = nib.load(filename)
    matrix = data.get_data()
    return matrix