NIftyNet数据组织

Question

我想使用NiftyNet在医学图像处理上实现深度学习。但是，关于数据输入，有一点我没想到：它如何加入多模态图像？我看到了BRATS2017的演示，它们似乎使用了4种不同的模态，在配置文件中，它们只包含了图像目录，并声称它将“连接”图像。但我想知道更多，因为这些图像是3D，它们是如何连接的？ [slice1-30]：[slice1-30] ..或[slice1，slice1，slice1 ...]：[slice2，slice2，slice2 ...]？ 我们可以控制数据组织部分吗？如果是，我应该修改哪个文件？

任何建议都将不胜感激！

Answer 1

在这种情况下，3D图像在附加维度中连接。您可以通过指定要在* .ini文件中加载的文件的顺序来控制它们连接的顺序。

但是，只要你保持一致，那么这种方式的顺序并不重要。

Answer 2

图像在通道维度中连接在一起。对于2D图像，尺寸为NSSC：批量大小，2个空间维度，然后是通道。对于3D图像，尺寸为NSSSC：批量大小，3个空间维度，然后是通道。