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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，我还没有弄清楚一件事：它如何加入多模态图像？我看到了 BRATS2017 的演示，他们似乎使用了 4 种不同的模式，并且在配置文件中，他们只包含了图像的目录，并声称它将“连接”图像。但我想知道更多，因为这些图像是 3D 的，它们是如何连接的？[slice1-30]:[slice1-30].. 还是 [slice1, slice1, slice1 ...]:[slice2, slice2, slice2...]？我们可以控制数据组织部分吗？如果是这样，我应该修改哪个文件？

任何建议将不胜感激！

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图像在通道维度中连接。对于 2D 图像，维度是 NSSC：批量大小、2 个空间维度，然后是通道。对于 3D 图像，维度是 NSSSC：批量大小、3 个空间维度，然后是通道。

于 2018-02-22T10:27:41.383 回答
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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 文件中加载的文件顺序来控制它们的连接顺序。

但是，只要您保持一致，模式的顺序无关紧要。

于 2018-02-13T11:23:02.463 回答