我可以在 3d 图像上训练 CNN 吗？

【问题标题】：Can I train a CNN on 3d images?我可以在 3d 图像上训练 CNN 吗？
【发布时间】：2020-02-05 05:32:34
【问题描述】：

我正在使用 2015 BRATS MRI 脑肿瘤数据集。数据集中的文件是 .mha 格式，并且有许多组成 3d 大脑的 2d 图像切片。有没有办法可以在这些图像上训练模型，或者我必须以某种方式转换它们？如果是这样，我该如何转换它们？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

正常的 RGB 图像已经是 3 维输入。因此，您可以堆叠所有图像，而不是 3 个通道，而不是 30 个（对于 10 个堆叠的 rgb 图像）。您可以像处理任何其他 imgae 一样处理这些数据。

您还可以尝试对此类数据使用 3D 卷积。这样你就有了一个像 3x3x3 这样的 3 维内核（在通道方向上可能更多），然后你在 x、y 和通道方向上将它滑过输入。这有助于提高性能，但会增加运行时间。

【讨论】：