ITK学习笔记(十) 深度学习分割后处理,填补孔洞

2024-02-09 08:30

本文主要是介绍ITK学习笔记(十) 深度学习分割后处理,填补孔洞,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

ITK学习笔记(十) 深度学习分割后处理,填补孔洞

深度学习分割结果可能有误分割的部分,包括孔洞、赘余、多连通域等。
下面的例子是孔洞的样例。
在这里插入图片描述

常识告诉我们,这个器官内部是没有孔洞的,因此,我们通过后处理的方法把它填上,可以提高分割准确度。

这种三维孔洞,我们希望有一种便捷方法,可以直接填补这种三维孔洞。可以使用 SITK 的二值孔洞填补方法。 sitk.BinaryFillhole

sitk.BinaryFillhole
注意: 该函数只针对二值图像(值为0或1)

import SimpleITK as sitk
import os
import globimglist= glob.glob('./*.nii.gz')
save_dir = './fillhole'for img in imglist:img_nii = sitk.ReadImage(img, outputPixelType=sitk.sitkUInt16)img_fill = sitk.BinaryFillhole(img_nii)img_savedir = os.path.join(save_dir, img.split('/')[-1])sitk.WriteImage(img_fill, img_savedir)

该例子显示了如何批量填补孔洞,并且保存下来。

处理后已经不存在孔洞。
在这里插入图片描述

参考:深度学习,分割后处理之通过填补孔洞,提高分割准确度

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