脑卒中评估BP神经网络预测模型python 脑卒中brunnstrom评定

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mob6454cc70a873 2023-10-10 23:10:33

文章标签 BraTS 脑部肿瘤数据模态 Image 文章分类 神经网络人工智能

脑卒中评估BP神经网络预测模型python 脑卒中brunnstrom评定_数据

一、BraTS比赛数据概要

BraTS全名是Brain Tumor Segmentation ，即脑部肿瘤分割。世界卫生组织（WHO）按细胞来源和行为对脑肿瘤进行分类：

非恶性脑肿瘤被分类为I级或II级，也被称为低度（low grade, LG）肿瘤，LG肿瘤不会严重影响患者的预期寿命
恶性肿瘤被分类为III级或IV级，被称为高度（high grade, HG），与HG肿瘤的最大预期寿命只有两年不同

从神经影像学方法对脑肿瘤进行分割是改善疾病诊断，治疗计划，监测和临床试验的关键步骤。需要可靠的脑肿瘤分割来检测肿瘤的位置和范围。

然而，脑肿瘤的准确分割极具挑战性，这些肿瘤几乎可以以任何形状和大小出现在不同的位置。另外，它们通常对比度差，并且肿瘤的强度值可能与健康的脑组织的强度值重叠。

因此，将健康组织与肿瘤区分开来并不容易。解决此问题的常用方法是整合从多种MR模态中获取的信息，模态包括：

T1加权MRI（T1），
加造影剂的T1加权MRI（T1c）
T2加权MRI（T2）
液体衰减反转恢复（FLAIR）MRI。

根据所需的人机交互程度，脑肿瘤分割方法主要分为3类：

手动
半自动
全自动分割。

在MR图像中手动分割脑肿瘤是一项非常艰巨的任务，既耗时又受评估者差异的影响。因此，在过去的二十年中，可靠的脑肿瘤自动和半自动分割技术引起了人们的广泛关注，并产生了数百种不同的算法。

这些算法中有许多是在私有数据集上实现和评估的。私有数据集在输入数据（使用的成像方式），脑肿瘤的类型和疾病状态（治疗前或治疗后）方面差异很大,以至于很难比较所提出的分割方法的性能。

为了解决这个问题，自2012年以来，医学影像计算和计算机辅助干预协会（MICCAI）发起了多模态脑肿瘤影像分割挑战（BRATS）。BraTS数据库包含大量的多模态脑部扫描，可公开获取，并用于开发和测试最新的脑肿瘤分割算法。

BraTS 比赛官方网址：http://www.braintumorsegmentation.org/
BraTS 2015下载地址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/26367

下面，我们就可以从上面的网址中，下载到我们需要的脑肿瘤数据了。若要查看下载下来的图像，我们可以使用标注软件ITK-SNAP进行查看。其中每一个病例的文件夹下面，都是由这5个文件组成的，（除测试集外，测试集无标签文件），分别是：

XXX.Flair 液体衰减反转恢复MRI
XXX.T1 加权MRI
XXX.T1c 加造影剂的T1加权MRI
XXX.T2 T2加权MRI
XXX.OT label,标签内容0,1,2,3,4 背景+4类

文件格式都是.mha，直接拖动mha文件到ITK-SNAP进行查看，记得需要拖动模态文件和OT标签文件，如下展示：

脑卒中评估BP神经网络预测模型python 脑卒中brunnstrom评定_数据_02

你可能会比较好奇其中的五颜六色的标签，各个颜色代表不同的标签，后面我们会对标签进行数据可视化处理，便于处理。这里可以先看如下描述：

脑卒中评估BP神经网络预测模型python 脑卒中brunnstrom评定_数据_03

注释：带有手动注释的三种成像模式（A = FLAIR，B = T2，C = T1c）上的肿瘤外观，以及右侧的三个标签的融合（D）。从左到右，分别是：

全肿瘤（黄色）
肿瘤核心（红色）
增强肿瘤核心（浅蓝色）
核心的囊性坏死成分（绿色））

二、图层图像处理

医学影像中的数据，大多就那么几个行业标准的数据形式。比如dicom、nii、npz、mhd等其他格式，尤其是以上述几种数据格式为多。

有些是可以存储二维数据的，例如x光，有些是存储三维数据的，例如ct、mri等断层扫描数据。当然在处理这些数据的时候，python也有专门的第三方库。

pydicom是专门处理dicom的库
SimpleITK可以处理nii、npz、mhd这些三维数组

更多关于医学数据处理的部分，比如图像转换等等，可以参考这里：nii、npz、npy、dcm 的数据处理，及多目标分割处理汇总

本数据的处理，主要遵循下面步骤：

读取mhd文件
逐层获取单层标签图像
查看会发现很多像素值是超过255 的。所以直接保存图像就会产生截断，使得图像偏白，像素丢失。
先归一化到0-255，再保存
保持为图像

完整代码如下:

import random
from PIL import Image
import SimpleITK as sitk

def load_mha_as_array(img_name):
    """
    get the numpy array of brain mha image
    :param img_name: absolute directory of 3D mha images
    :return:
        nda  type: numpy    size: 150 * 240 * 240
    """
    img = sitk.ReadImage(img_name)
    nda = sitk.GetArrayFromImage(img)
    return nda

def get_subject():
    # **************** get file ****************
    path = r'F:\data_sample\HGG\brats_2013_pat0001_1\VSD.Brain.XX.O.MR_Flair.54512.mha'

    img = load_mha_as_array(path)
    print(img.shape)
    for i in range(img.shape[0]):
        oneImg_arr = img[i]
        print(oneImg_arr.shape)
        
        print(set(oneImg_arr[oneImg_arr != 0]))
        np.savetxt(r"img.txt", oneImg_arr, delimiter=',', fmt='%5s')

        max_pix = np.amax(oneImg_arr)
        label_train = oneImg_arr / max_pix  # 归一化
        image = Image.fromarray(label_train * 255)

        image = image.convert("L")
        image.save("./data/Flair/" + "image_" + str(i) + ".png")

if __name__=='__main__':
    get_subject()

保存好图像的截图如下：

脑卒中评估BP神经网络预测模型python 脑卒中brunnstrom评定_BraTS_04

同理，标签部分的保存同样如此，后面就是

三、标注标签处理

标签文件就是那个带OT字样的，这里记录了断层扫描每一层的类别标记情况。根据我们从前面用ITK_SNAP软件可以猜想下，这个标签文件记录的应该是个三维数据，层数据x每一层的宽x每一层的高。

下面把这个标签文件单独处理下，直观的看看是什么样子的，代码部分和对上面图像处理的差不多，主要步骤如下：

读取mhd文件
逐层获取单层标签图像
查看发现标签数组是0、1、2、3、4，不利于显示
归一化，从0-4，拉伸到0-255（这里仅仅作为展示方便的处理）
保持为图像

直接看下面代码吧：

import random
from PIL import Image
import SimpleITK as sitk
def load_mha_as_array(img_name):
    """
    get the numpy array of brain mha image
    :param img_name: absolute directory of 3D mha images
    :return:
        nda  type: numpy    size: 150 * 240 * 240
    """
    img = sitk.ReadImage(img_name)
    nda = sitk.GetArrayFromImage(img)
    return nda

def get_subject():
    """
    label   4D numpy    155 * 240 * 240
    """
    # **************** get file ****************
    path = r'F:\data_sample\HGG\brats_2013_pat0001_1\VSD.Brain_3more.XX.O.OT.54517\VSD.Brain_3more.XX.O.OT.54517.mha'

    img = load_mha_as_array(path)
    print(img.shape)
    for i in range(img.shape[0]):
        oneImg_arr = img[i]
        print(oneImg_arr.shape)
        if oneImg_arr[oneImg_arr != 0].size > 0:
            print(set(oneImg_arr[oneImg_arr != 0]))
            np.savetxt(r"img.txt", oneImg_arr, delimiter=',', fmt='%5s')

            max_pix = np.amax(oneImg_arr)
            label_train = oneImg_arr / max_pix  # 归一化
            image = Image.fromarray(label_train * 255)

            # image = Image.fromarray(oneImg_arr)
            image = image.convert("L")
            image.save("./data/ot/" + "image_" + str(i) + ".png")

if __name__=='__main__':
    get_subject()

生成标签存储到本地的结果：

脑卒中评估BP神经网络预测模型python 脑卒中brunnstrom评定_BraTS_05