Datawhale AI 夏令营 CV 赛事实践(一)基于logistic回归的脑PET图像分析和疾病预测-baseline
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Nov 22, 2024 02:44 AM
0 赛题梳理
此题数据格式为nni,为3维神经影像数据,且训练集样本不多,难点在数据处理上
先看一下这个数据是几维的
.nii
格式的文件通常用于存储医学图像数据,这些数据可以是二维(2D)、三维(3D)或者四维(4D)的。- 2D 图像通常是单个的医学扫描切片,例如 CT 或 MRI 扫描的一层。
- 3D 图像通常是一个完整的体积扫描,例如一个完整的 CT 或 MRI 扫描。在这种情况下,三个维度通常对应于图像的宽度、高度和深度。
- 4D 图像通常是一系列的 3D 扫描,例如一个随时间变化的心脏 MRI 扫描。在这种情况下,四个维度通常对应于图像的宽度、高度、深度和时间。
你可以使用
nibabel
库来加载 .nii
文件,并使用 numpy.ndarray.ndim
属性来获取图像的维度数。例如:这段代码会打印出图像的维度数。
1 导包
首先检查代码需要安装的库,安装一些环境里没有的
- tqdm:一个Python进度条库
pip install tqdm
- cv2:OpenCV库,常用于处理图像和视频数据
pip install opencv-python
- sklearn: 是一个用于 Python 的开源机器学习库。它基于 NumPy, SciPy 和 matplotlib,包含了大量的工具用于机器学习和统计建模,包括分类,回归,聚类和降维。
pip install scikit-learn
- nibabel: 用于读取和写入一些常见的神经影像格式,常用于处理处理 MRI、fMRI、DTI 等数据
pip install nibabel
- albumentations: 是一个高效的图像增强库,包括裁剪、旋转、噪声、模糊、光照变化、颜色变化等等
pip install albumentations
- glob: 是Python的一个内置模块,用于查找符合特定规则的文件路径名,主要方法是
glob.glob()
2 Baseline解读(传统机器学习方法)
3 提交
CNN的Baseline得分为0.47423
PaddleCls方案一键运行即可,得分为0.57426
4 参考
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