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insider
快速入门医学图像处理相关内容
MevisLab常用
用于医学图像（nii图，ply Mesh，etc.）可视化和常见处理模块
下载
如果进官网下载发现一片空白，就点击右上角English
然后自行下载安装
常用工作流
绘制标签覆盖图
以ACDC为例：
View2D看2D图，逐切片
imagePropertyConvert用于转换视图矩阵
View3D看3D图
Threshold与标签值对应，表明对应图片标签值筛选，后续接染色重叠模块
可以选中View2D模块后在右边视图设置窗宽窗位
如果没有这一视图，勾选view/layout/developer
Mesh相关
- 展示工作流（ASOCA为例）
- 平滑与约简
常见问题
读不出NIfTI（nii）图像
图片类型可能是unsigned int类型，用SimpleITK或者nibabel读取后用numpy转换float类型保存再打开
示例代码：
Linux相关
SSH连接
对于一般用户在/home/用户名下，对root用户在/root下，创建.ssh文件夹，在其下创建authorized_keys文件
里面写入公钥
在vscode里按下ctrl+shift+p打开命令搜索ssh配置文件
打开后写入类似下文内容
主机名
服务器IP
用户名
端口
私钥位置
然后可以在remote explorer里找到SSH远程连接主机
如果仍连接不上，考虑：
1.主机是否安装ssh服务
2.是否允许ssh端口
3.公钥是否成功写入
4.当前用户是否具有连接的默认文件夹（一般是/home/用户名）的访问权限
Windows下：
生成公私钥命令：ssh-keygen -t rsa -b 4096
写入远程主机authorized_keys命令案例： scp E:/Core/ssh-lab/id_rsa.pub root@192.168.150.101:/root/.ssh/authorized_keys
tree指令的替代
用于查看文件的层次树形图，可用于VSCode SSH连不上的情况。
tmux相关
用于ssh挂任务，可以在ssh会话断开后继续训练任务。
- tmux 启动新窗口
- 启动成功后会出现以下紫色条
- 按键ctrl + b之后按d 回到原本的session（tmux开的不会退出，直到主动exit）
- tmux list-sessions查看已开启会话
- tmux attach -t 0（如上方的会话id）回到相应会话
- 按键ctrl + b之后按 [ 键可以向上鼠标滚轮或按上方向键进行滑动查看输出
常用模块与库
TensorBoard可视化训练
简单示例
CE Loss与Dice Loss
CE loss Pytorch也有实现，Dice没有
简单示例
换卡训练
示例：export CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 切换为3号卡
多卡用,分隔写多个就行
可以os模块的环境变量写入程序中
点云可视化
可使用
nnUNet
网络源码仓库
- 网络的源码不在nnUNet仓库里，在以下仓库：
基本使用
- nnunet对输入数据目录有固定的格式要求，使用前需要先将原始数据目录（参考右图）重新组织为符合要求的目录（如左下二图，一为标准的目录，对应训练与测试目录+dataset.json写明数据集部分元信息，二为数据命名要求）
- 参考dataset.json文件，由于nnunet支持多模态数据一起输入，此处0与上面_0000对应，即为对应CT模态数据，如果还有1:MRI，就是0001
- labels写明标签，从0开始的枚举整数，不能直接用205等非连续，不从0开始的标签值，需要自行先对数据处理转化
- 一个参考的处理脚本，可以让AI参考着改
- 目录整理，数据命名与标签修改结束后就可以使用指令开跑
- 常用：
- 改卡
- 拷贝dataset.json到整理后的文件夹
- 对-d对应id号的数据集进行预处理
- 训练
- 推理
- 作者:CamelliaV
- 链接:https://camelliav.netlify.app/article/medical-cv
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。
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