ボリュームデータの読み取り

ボリューム イメージ データでサポートされるファイル形式には、MAT ファイル、Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) ファイル、および Neuroimaging Informatics Technology Initiative (NIfTI) ファイルがあります。

ボリュームイメージデータを成像に読み取ります。ボリューム ピクセル ラベル データをPixelLabelDatastore（计算机视觉工具箱）に読み取り。详细について，，深層学習用のデータストアを参照しください。

この表サポートさている各形式のののimageDatastoreとpixelLabelDatastoreの一般使用法示してい。ストアを作成する场合，引数'FileExtensions'をデータのファイル拡張子として指定します。readfcnプロパティを形式のを読み取る关数としてしします。引数filepathは，含まれるファイルフォルダーパスを指定ます。ピクセルピクセルラベルイメージイメージの场合场合，引数classNamesおよびPixellabelidは，ラベルクラス名へのを指定します。

伏尔德= imageDatastore(filepath,...'FileExtensions'，，，，'。mat'，，，，'readfcn'，@（x）fcn（x））;pxds = pixellabeldatastore（filepath，classNames，pixellabelid，...'FileExtensions'，，，，'。mat'，，，，'readfcn'，@（x）fcn（x））;

functiondata = matread（filename）inp = load（filename）;f = fields（inp）;data = inp。（f {1}）;结尾

伏尔德= imageDatastore(filepath,...'FileExtensions'，，，，'.dcm'，，，，'readfcn'，@（x）dicomread（x））;pxds = pixellabeldatastore（filepath，classNames，pixellabelid，...'FileExtensions'，，，，'.dcm'，，，，'readfcn'，@（x）dicomread（x））;

伏尔德= imageDatastore(filepath,...'FileExtensions'，，，，'.nii'，，，，'readfcn'，@（x）niftiread（x））;pxds = pixellabeldatastore（filepath，classNames，pixellabelid，...'FileExtensions'，，，，'.nii'，，，，'readfcn'，@（x）niftiread（x））;

イメージとデータの关连付け

セマンティックセグメンテーションボリュームとラベルデータ，回帰用のののつのつのつのイメージデータストアをを关连付ける关连付けるRandompatchExtractionDatastore(图像处理工具箱)を使用します。ランダム パッチ抽出データストアは、2 つのデータストアから対応するランダムに配置されたパッチを抽出します。パッチは、任意の大きさのボリュームでの学習時にメモリ不足を防ぐための一般的な手法です。ネットワークの入力サイズに一致し、メモリの効率性を考慮して、64 × 64 × 64 ボクセルなどのボリュームのフル サイズより小さいパッチ サイズを指定します。

关数combine2つのてつのつのストア关连付けることもます。ただし，，RandompatchExtractionDatastore2つのてつのつのストア关连付ける方法に，，，combineを使用方法比べいくつかのがあります。

ボリュームデータの处理

深層学習では、データの前処理と拡張が必要になることがよくあります。たとえば、イメージの強度の正規化、イメージのコントラストの強調、またはランダムなアフィン変換の追加による過適合の防止が必要な場合があります。

ボリュームデータ前处理には，关数transformを使用します。transformは，关数定义た一连のに従って，“基にデータ”Image Processing工具箱™に。をた変更ストアデータ，，れれれた変换ししデータささささささされれたた形式形式ををを。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。ますににににににに，ボリュームボリュームの完全リストについては，3 次元ボリューム イメージの処理(图像处理工具箱)Matlab^®の关数し，ボリュームイメージをすることもでき。。

カスタム変换は基にデータストアの关数readによって返される形式のデータを受け入れなければなりません。

RandompatchExtractionDatastoreはボリュームデータのDataAugmentationプロパティをサポートしていません。ボリューム データにランダムなアフィン変換を適用するには、transformを使用なければなり。。

关数transformは，入力に一致するデータなければなりません关数transformは一多値マッピングをサポートていません。

dstrain = transform（volds，@（x）preprocessvolumetricimds（x，inputsize））;

functiondataout = prepocessvolumetricimds（data，inputsize）numrows = size（data，1）;dataout =单元格（numrows，1）;为了idx = 1：numrows％在z轴上进行随机旋转的随机旋转data = imrotate3(data{idx,1},90*(randi(4)-1),[0 0 1]);% Resize the volume to the size expected by the networkdataClean = imresize(data,inputSize);％添加零均值的高斯噪声，标准方差为0.01dataNoisy = imnoise(dataClean,“高斯”，0.01）;％返回预处理数据dataout（idx）= datanoisy;结尾结尾

dstrain = transform（volds，@preprocessvolumetricpatchds）;

functiondataout = prepocessvolumetricpatchds（data）img = data（1）;RESS =数据（2）;% 5 augmentations: nil,rot90,fliplr,flipud,rot90(fliplr)Augtype = {@（x）x，@rot90，@fliplr，@flipud，@（x）rot90（fliplr（x））};rndidx = randi（5,1）;imgout = augtype {rndidx}（img）;respOut = augType {rndidx}（resp）;％返回预处理数据dataOut = table（imgout，repsout};结尾