样本加权回归Niftynet

Question

晚上好，

我对Niftynet中的回归应用程序进行了询问。 实际上，我试图从MRI预测CT连续UH图。 因此，我使用回归CNN（highres3dnet）收敛但作为输出我自然得到例如〜（-5; 5）之间的值，而它们应该在（-1000 + 1000）之间。因此，我想知道我应该修改我的训练和/或推理ini文件中的内容。我尝试了百分位标准化（使用histogram_ref_file），加权采样（将输入图像指示为权重），但不确定我是否表现良好，遗憾的是无法在CMIC的网页上找到有关此点的信息。

先谢谢。

保

Answer 1

hires3dnet默认使用批量规范，最后一层没有偏差项（https://github.com/NifTK/NiftyNet/blob/v0.2.2/niftynet/network/highres3dnet_large.py#L140）。您可以a）预处理CT以获得零均值和单位方差，或者b）删除批量标准并通过fc_layer = ConvolutionalLayer(..., with_bias=True, with_bn=False, ...)向最终图层添加偏差项。