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【3D 图像分割】基于 Pytorch 的 VNet 3D 图像分割10(测试推理篇)

对于直接将裁剪的patch,一个个的放到训练好的模型中进行预测,这部分代码可以直接参考前面的训练部分就行了。其实说白了,就是验证部分。不使用dataloader的方法,也只需要修改少部分代码即可。

但是,这种方法是不end to end的。我们接下来要做的,就是将一个CT数组作为输入,产生patch,最后得到预测的完整结果。这样一个初衷,就需要下面几个步骤:

  1. 读取一个序列的CT数组;
  2. OverLap的遍历所有位置,裁剪出一个个patch
  3. 一个个patch送进模型,进行预测;
  4. 对预测结果,再一个个拼接起来,组成一个和CT数组一样大小的预测结果。

这里,就要不得不先补齐下对数组cropmerge操作的方法了,建议先去学习下本系列的文章,链接:【3D 图像分割】基于 Pytorch 的 VNet 3D 图像分割9(patch 的 crop 和 merge 操作)。对于本系列的其他文章,也可直达专栏:人工智能与医学影像专栏。后期可不知道什么时候就收费了,先Mark<

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