背景

笔者正在 Datawhale 举办的 AI 夏令营中参与 CV 方向的学习，研究课题为发布在讯飞 AI 开发者大赛上的脑PET图像分析和疾病预测挑战赛，需要对 nii 格式的医学影像文件进行学习，并进行疾病预测

第一轮学习中，Datawhale 团队给出了基于logistic回归进行预测的baseline，但其中并没有对 nii 文件进行详细介绍；且为了适配 logistic 回归模型，并缩小数据规模，其数据处理过程（个人认为）产生了不可忽视的信息丢失，直接导致预测的准确度仅略高于0.5——这跟瞎猜也没啥区别了吧……

鉴于此，笔者在探索中，总结出一篇对nii文件进行数据处理，并采用学习能力更强的简单CNN模型进行训练的教程

nii文件

数据格式

nii 文件是医学图像处理中经常使用的一种 NIFTI 格式图像，关于 nii 文件具体的底层原理，这里不做详细介绍，有兴趣的同学可以参见：Brainder.org的讲解。我们今天主要聚焦于，如何合理地处理 nii 文件中的数据，以便模型训练

数据集中的nii文件对一个人脑进行了三维建模。python 的 nibabel 库专门用于处理 nii 文件，我们可以通过 load() 函数读取 nii 文件，获取其信息：

#1.py import nibabel as nib import numpy as np im=nib.load('脑PET图像分析和疾病预测挑战赛数据集/Train/NC/1.nii') im_data=np.array(im.get_fdata()) #获取文件中的所有数值，并转换为numpy数组便于后续处理 print(im_data.shape) #查看数据的形状 #返回：(128, 128, 63, 1)

可以看到，数据集中的 nii 文件包含四维数据：其中前三维确定某一个像素点的空间位置，其中左右和前后方向各分128层，上下方向分63层；第四维记录了该点的状态值（类似图片的灰度） 

数据处理

在整份 nii 数据中，所有的数值均为正整数，随便挑出一个值看一看：

讯享网#1.py print(im_data[64,64,55,0]) #返回：10550.0

如此多这么大的数值，如果直接将其投入模型进行训练，效果会很差，必须对数据进行预处理，减小其规模。前面提到的 baseline 中的示例代码给出的方法是人工进行特征提取：

#1.py feat = [(im_data != 0).sum(), # 非零像素的数量 (im_data == 0).sum(), # 零像素的数量 im_data.mean(), # 平均值 im_data.std(), # 标准差 len(np.where(im_data.mean(0))[0]), # 在列方向上平均值不为零的数量 len(np.where(im_data.mean(1))[0]), # 在行方向上平均值不为零的数量 im_data.mean(0).max(), # 列方向上的最大平均值 im_data.mean(1).max() # 行方向上的最大平均值 ]

这种人工特征提取的方法，优势在于极大地减小了数据规模：每份文件从128*128*63=个数值，减小到8个数值，大幅提升了训练速度。但或许其劣势也在于此：如此大规模的删减，势必造成严重的信息丢失

通常情况下，我们不对数据进行大量的丢弃与删除，而是对所有数据进行“归一化”，使得它们均值为0，标准差为1。具体操作为：求所有数据的平均值与标准差；随后对每个数据，减去平均值，再除以标准差：

讯享网#1.py def norm(image): m=image.mean() s=image.std() return (image-m)/s im_norm=norm(im_data) #看看刚才的10550变成了多少 print(im_norm[64,64,54,0]) #返回：3.955

理论上来说，似此般对所有的 nii 文件做读取和归一化操作，就可以喂给模型做训练了。但是在尝试中我发现，数据集中的文件并非全部是 (128, 128, 63, 1) 的形状！少部分数据的前三个值出现了变化，比如256, 256, 47！这些数据可能受到了损坏，或者它本来就那样……通过一段代码，我们可以看到数据集中的 nii 都有哪些尺寸：

#2.py import nibabel as nib import numpy as np import glob path=glob.glob('./脑PET图像分析和疾病预测挑战赛数据集/Train/*/*') path2=glob.glob('./脑PET图像分析和疾病预测挑战赛数据集/Test/*') sizeSet=set() for i in path: im=nib.load(i) im_data=np.array(im.get_fdata()) sizeSet.add(im_data.shape) for i in path2: im=nib.load(i) im_data=np.array(im.get_fdata()) sizeSet.add(im_data.shape) print(sizeSet) #返回：{ # (256, 256, 207, 1), (128, 128, 768, 1), (128, 128, 47, 1), # (256, 256, 47, 1), (168, 168, 82, 1), (168, 168, 81, 1), # (400, 400, 109, 1), (128, 128, 89, 1), (128, 128, 540, 1), # (128, 128, 63, 1), (256, 256, 81, 1), (128, 128, 88, 1) # }

我初步的解决方法简单粗暴：在处理数据时，只要不是 (128, 128, 63, 1) 尺寸的数据，就直接丢弃它们！

#1.py def process(path): im=nib.load(path) im_data=norm(np.array(im.get_fdata())) if im_data.shape==(128, 128, 63, 1): #判断数据形状是否异常 if 'NC' in path: return True,im_data.reshape(-1),0 #表示正常（NC） else: return True,im_data.reshape(-1),1 #表示异常（MCI） else: return False,None,None #对于异常数据，直接不返回它们

不幸的是，测试集中的数据也有类似的情况（100个数据里有31个尺寸不正确）。对于这些数据，我只能暂时给它们随机分配“NC”和“MCI”标签来完成预测。这样造成的损失完全不亚于我所吐槽的示例代码😅：

于是，我不得不妥协而进行数据修复。我对过小的数据采取补零，对过大的数据进行裁剪：

#1.py def process(path): im=nib.load(path) im_data=np.array(im.get_fdata()) if im_data.shape==(128, 128, 63, 1): #好的数据，直接保留 im_norm=norm(im_data) elif im_data.shape[2]>63: #规模过大的数据 if im_data.shape[0]>128: ex01=im_data.shape[0]-128 ex2=im_data.shape[2]-63 im_cut=im_data[ex01:,ex01:,ex2:,:] #裁剪 im_norm=norm(im_cut) else: ex2=im_data.shape[2]-63 im_cut=im_data[:,:,ex2:,:] #裁剪 im_norm=norm(im_cut) else: #规模过小的数据 if im_data.shape[0]>128: ex01=im_data.shape[0]-128 im_cut=im_data[ex01:,ex01:,:,:] else: im_cut=im_data lack=63-im_data.shape[2] im_norm=norm(np.pad(im_cut,((0,0),(0,0),(0,lack),(0,0)))) #补零 if 'NC' in path: return im_norm.reshape(-1),0 #表示正常（NC） else: return im_norm.reshape(-1),1 #表示异常（MCI）

写这段花了我快两个小时，真是折磨……

将修复后的数据，放入 logistic 回归模型进行训练，准确率终于超过了0.6

有心的同学可能会注意到我进行尺寸统一的方式，并非那么合理：我没有考虑不同尺寸的图片之间，是否可以通过如此草率的操作——在首尾进行裁剪或补零——就可以完全统一。事实上，确实不行。如下三个方形切面，尺寸分别为128，168，和256：

左图和中图，大脑的实际尺寸是一样的，可以通过裁剪或补零来统一，这通过 numpy 索引切片，和补零函数 pad() 就可以实现：

#1.py #将尺寸从128补零至168 im_data=np.pad(im_data,((20,20),(10,30),(0,0),(0,0)))

但中图和右图，是等比例缩放的关系，必须用专门处理图像的工具来处理，在这里我使用了 skimage 库中的缩放功能：

#1.py from skimage import transform as skt #将256等其他尺寸，等比例缩放至168 im_data=skt.resize(im_data,(168,168,63,1))

注意到，我更改了一下尺寸统一的标准，由128变成168。这没什么实际影响，只是方便缩放而已

数据预处理方向上，对示例代码的优化基本到此结束了。接下来，理所当然的优化方向是更换学习能力更强的模型（如 CNN）

CNN模型

优势：捕捉图像信息

即便是简单的 CNN 模型，其对于图片类型数据的学习能力也要远胜于普通全连接模型。这是因为，图片中存储的信息具有“位置敏感性”，每一个像素不是独立的，只有上下左右的几个像素拼在一起，才能共同传达信息

全连接层只接受线性的数据，它处理二维图片数据的方法是，将其第二行接在第一行末尾、第三行接在它们末尾……仅考虑了左右关系；但 CNN 中的卷积操作考虑了每个像素周围一圈的像素，这让模型极大增强了对图片信息的捕捉

我们使用 matplotlib 生成两个简单的图像来举例：

#3.py from matplotlib import pyplot as pt import numpy as np pic=np.array([[0,0,1,0,0], [0,1,1,1,0], [1,0,1,0,1], [0,0,1,0,0], [0,0,1,0,0]]) pt.imshow(pic,cmap='gray') pt.show()

你大概可以看出这是一个向上的箭头，但如果我们按照全连接层的处理方法，对图像“扁平化”呢？

#3.py #将pic每一行首尾相接，合并成一行 pic_flat=pic.reshape(1,-1) pt.imshow(pic_flat,cmap='gray') pt.show()

你还能看出这是一个向上的箭头吗？显然它丢失了像素在上下方向上的关联所蕴含的信息

构建模型并训练

我个人习惯于使用 pytorch 搭建深度学习模型，但百度的飞桨平台只允许使用百度自己的 paddlepaddle 库搭建模型。限于时间，我暂时放弃使用飞桨平台，在本地跑我的 pytorch🥺

基本流程仍然是数据处理，构建模型，训练模型，预测结果。这里面没有什么难点，需要使用的库也不多，贴一下就明白了：

import glob #获取文件位置 import nibabel #读取nii文件 import numpy #基本数据处理 from skimage import transform #数据处理中的图像缩放 from torch.utils.data import Dataset,DataLoader #构建数据集 import torch #构建模型 import pandas #打包输出结果 from matplotlib import pyplot #可视化训练过程

本次搭建的简单 CNN 网络只有个位数层，仅包含卷积、池化、全连接这种基操。对于每张图百万级别的数据规模，泛化能力应该不咋地（事实证明确实如此）：

class Net(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Net,self).__init__() self.conv1=torch.nn.Conv2d(63,16,5) self.conv2=torch.nn.Conv2d(16,4,5) self.pool=torch.nn.MaxPool2d(2) self.fc1=torch.nn.Linear(6084,64) self.fc2=torch.nn.Linear(64,1) def forward(self,x): batch_size=x.size(0) x=x.to(torch.float32) x=torch.relu(self.pool(self.conv1(x))) x=torch.relu(self.pool(self.conv2(x))) x=x.view(batch_size,-1) x=self.fc1((x)) x=torch.sigmoid(self.fc2(x)) return x

以前也做过各个流程的开发，但是这种全流程完整开发还没弄过几次，捯饬了一上午敲完了代码，调参又是一下午，最后分数只提升了一点

我的评价是总比没有好🤯

一些歪门邪道（划去）

在比赛提交结果页面中，官方给出了一个 csv 文件作为提交示例，其中所有的标签均为“NC”。而如果你将此文件提交上去，会得到0.74的超高评分（大嘘）

 而本次竞赛的评价标准采用 F1 score，接受两个指标：精确率与召回率，公式如下：

简单来说，精确率是“我说是对的里，有多少真对”，召回率是“对的里面，有多少我说出来了”。对于全“NC”的标签，召回率显然为100%；又已知最终分数，可以解出精确率为0.59

也就是说，正确答案里面，100个标签中有59个“NC”！有心人可以将预测结果中的“NC”率=0.59，也作为一个学习目标来训练模型，来进一步逼近正确答案

预告

在第三次课堂上，如果有百度 paddlepaddle 的使用教学，我会保持更新；最后如果效果拿得出手，我计划把全部代码贴到gh上