使用 NiftyNet 进行分类答案

【问题标题】：Classification with NiftyNet使用 NiftyNet 进行分类
【发布时间】：2018-10-24 22:05:28
【问题描述】：

我正在尝试使用 NiftyNet 运行分类。我想进行训练，并且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，我需要有带有标记体素的掩码来运行分类训练。我是根据以下页面假设的：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，该部分声明类似于分段。

最后，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。可以我使用图像作为输入并输出一个向量，例如[0 0 1 0] 用于使用 NiftyNet 进行训练？如果是这样，您能否举例说明如何在 .ini 文件中创建 CLASSIFICATION 部分？

很抱歉这个问题很长。

【问题讨论】：

标签： niftynet

【解决方案1】：

现在您确实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

最好的问候

【讨论】：

谢谢@Paulbd，这很有帮助。
@Paulbd 我不确定这是否仍然正确，根据这个 github 问题：github.com/NifTK/NiftyNet/issues/42。不过，我确实同意他们应该提供更好的文档。