【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:
- 读取一个序列的
CT数组; OverLap的遍历所有位置,裁剪出一个个patch;- 一个个
patch送进模型,进行预测; - 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crop和merge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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