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Jan 30, 2024 11:52 AM
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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