利用DSB2017冠军开源代码为LUNA16生成mask

代码地址:https://github.com/lfz/DSB2017

先展示下生成的mask与真实mask

subset9                                                                     

利用DSB2017冠军开源代码为LUNA16生成mask_第1张图片利用DSB2017冠军开源代码为LUNA16生成mask_第2张图片

subset8

利用DSB2017冠军开源代码为LUNA16生成mask_第3张图片利用DSB2017冠军开源代码为LUNA16生成mask_第4张图片

subset7

利用DSB2017冠军开源代码为LUNA16生成mask_第5张图片利用DSB2017冠军开源代码为LUNA16生成mask_第6张图片

subset6                       

利用DSB2017冠军开源代码为LUNA16生成mask_第7张图片利用DSB2017冠军开源代码为LUNA16生成mask_第8张图片

subset5

利用DSB2017冠军开源代码为LUNA16生成mask_第9张图片利用DSB2017冠军开源代码为LUNA16生成mask_第10张图片

subset4

利用DSB2017冠军开源代码为LUNA16生成mask_第11张图片利用DSB2017冠军开源代码为LUNA16生成mask_第12张图片

 subset3              

 利用DSB2017冠军开源代码为LUNA16生成mask_第13张图片利用DSB2017冠军开源代码为LUNA16生成mask_第14张图片

subset2

利用DSB2017冠军开源代码为LUNA16生成mask_第15张图片利用DSB2017冠军开源代码为LUNA16生成mask_第16张图片

subset1

利用DSB2017冠军开源代码为LUNA16生成mask_第17张图片利用DSB2017冠军开源代码为LUNA16生成mask_第18张图片

上面的图片是从subset1~subset9中随机选取的切片,左边为生成的mask,右边为ground truth,效果相当不错,不过仍有瑕疵,比如说subset3的mask就明显少了一大块。

在DSB2017中其实利用了两部分数据,一部分是比赛方提供的数据,一部分是LUNA16数据集,LUNA16数据集提供了mask,所以代码中是分开处理的,对于LUNA16利用提供的mask,对于比赛数据,采用阈值化加形态学操作,生成mask,那么这个mask有啥用呢,是用来剔除与肺部无关的区域,便于肺结节检测。

DSB2017中具体生成的mask的文件是preprocessing/step1.py。

作为替代方案,其实也可以采用CNN来进行分割,产生mask,而且效果应该会更好。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/wzyuan/p/9940701.html

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