打造快速的fastai圖像分割數據塊

目錄

• 😷 章節 1: 簡介
• 😷 章節 2: 競賽概述
  • 挑戰目標
  • 資料格式
• 😷 章節 3: 下載資料
  • 使用 Kaggle API
  • 解壓縮資料
• 😷 章節 4: 資料格式分析
  • DICOM 格式介紹
  • 圖像和遮罩
• 😷 章節 5: 資料預處理
  • 使用 PiDICOM 套件
  • 轉換資料格式
• 😷 章節 6: 建立資料塊
  • 資料塊介紹
  • 準備訓練集和驗證集
• 😷 章節 7: 模型訓練
  • 使用 FastAI 的 Learner
  • 選擇適當的優化器和損失函數
• 😷 章節 8: 總結與展望
  • 回顧所學
  • 未來可能的改進

簡介

在這個視頻中，我們將深入研究如何構建用於識別 CT 掃描中的氣胸疾病的算法。儘管我不是醫學專家，但我將盡力解釋和展示如何處理醫學圖像數據並構建相應的數據管道。

😷 競賽概述

挑戰目標

這個競賽的目標是開發一個算法，可以準確地識別 CT 掃描中的氣胸病例。氣胸是一種在 CT 掃描中通常很難檢測的疾病，因此需要一個高效的算法來幫助醫生進行準確的診斷。

資料格式

競賽提供的資料主要是 DICOM 格式的圖像數據，其中包含了訓練集和測試集。此外，還提供了一個 CSV 文件，用於標記訓練集中的圖像，以指示是否存在氣胸病例。

😷 下載資料

使用 Kaggle API

為了下載競賽的資料，我們可以使用 Kaggle API，通過適當的配置文件，我們可以輕鬆地獲取所需的資料集。

解壓縮資料

下載的資料是壓縮文件，我們需要對其進行解壓縮以便進行後續的處理。一旦解壓縮完成，我們就可以開始分析資料的結構和內容。

😷 資料格式分析

DICOM 格式介紹

DICOM 是一種用於醫學圖像的標準格式，它包含了豐富的圖像信息以及標籤信息，我們需要了解如何讀取和解析這些數據以便進行後續的處理。

圖像和遮罩

競賽提供的資料中，除了原始的 CT 掃描圖像外，還包括了相應的氣胸遮罩，這些遮罩用於指示圖像中可能存在氣胸病例的區域。

😷 資料預處理

使用 PiDICOM 套件

為了讀取和解析 DICOM 格式的圖像，我們可以使用 PiDICOM 套件，這個套件提供了方便的 API 來處理這類數據。

轉換資料格式

在讀取了原始資料後，我們需要將其轉換為模型可以接受的格式，通常是將圖像轉換為張量格式並進行標準化處理。

😷 建立資料塊

資料塊介紹

在 FastAI 中，資料塊是用於組織和處理數據的核心組件，我們需要定義一個適合我們問題的資料塊來準備訓練數據。

準備訓練集和驗證集

一旦定義了資料塊，我們就可以使用它來準備訓練集和驗證集，並確保它們的格式和結構是正確的。

😷 模型訓練

使用 FastAI 的 Learner

在準備了訓練數據後，我們就可以使用 FastAI 提供的 Learner 類來訓練我們的模型，並根據需要進行調參和優化。

選擇適當的優化器和損