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我正在尝试使用 NiftyNet 运行分类。我想进行训练，我有一个包含图像的训练集和分配给它们的类，例如 image1 -> cancer 和 image2 -> no cancer。基本上我没有掩码，似乎如果我想运行分类，我需要使用带有标记体素的掩码来运行分类训练。我假设这是基于以下页面：https://niftynet.readthedocs.io/en/dev/_modules/niftynet/application/classification_application.html#ClassificationApplication，它试图解释如何创建一个分类部分，该部分指出类似于分割。

最终，我的问题是，如果我只有图像和每个图像所属的类，我是否可以使用 NiftyNet 运行分类。例如，如果我有 4 个类 0、1、2 和 3，并且我已经映射了我的数据，例如 image1 -> 1、image2 -> 3、image3 -> 1、image4 -> 2、image5 -> 0 等。我可以将图像用作输入并输出一个向量，例如 [0 0 1 0] 以使用 NiftyNet 进行训练吗？如果是这样，您能否举例说明如何在 .ini 文件中创建 CLASSIFICATION 部分？

对于这个很长的问题，请提前道歉。

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实际上，现在您应该创建一个大小为 (1,1,1) 的 nifti 文件，其中包含您尝试预测的标签。
我认为您谈论的向量是一个热门编码器，一旦加载标签，就会由 niftynet 处理。这是分类的输入部分

[CLASSIFICATION]
image = Rx
label = labels
output_prob = True
num_classes = 2
label_normalisation = False

此致

于 2018-10-26T11:35:10.600 回答