ボリュームの深層学習向け前処理

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ボリュームイメージデータの読み取り

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 imageDatastore に読み取ることができます。イメージデータストアを作成する場合、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、ファイル形式のデータを読み取る関数ハンドルとして指定します。

次の表に、サポートされる各ファイル形式のイメージデータストアを作成する方法を示します。引数 filepath は、イメージデータが含まれるファイルまたはフォルダーのパスを指定します。

イメージファイル形式	イメージデータストアの作成
MAT ファイル	volds = imageDatastore(filepath, ... 'FileExtensions','.mat','ReadFcn',@(x) matRead(x)); MAT ファイルからデータを読み取る関数 `matRead` を作成しなければなりません。関数を `matRead.m` という名前のファイルに保存します。 function data = matRead(filename) % data = matRead(filename) reads the image data the MAT-file filename inp = load(filename); f = fields(inp); data = inp.(f{1}); end
DICOM	volds = imageDatastore(filepath, ... 'FileExtensions','.dcm','ReadFcn',@(x) dicomread(x)); 3 次元深層学習に DICOM ファイルを使用するには、ボリュームデータが 1 つのファイルに格納されている必要があります。複数のイメージファイルに分割されているボリュームデータは使用できません。 DICOM ファイルの詳細は、`dicomread` を参照してください。
NIfTI	volds = imageDatastore(filepath, ... 'FileExtensions','.nii','ReadFcn',@(x) niftiread(x)); `niftiread`

イメージファイル形式

イメージデータストアの作成

MAT ファイル

volds = imageDatastore(filepath, ...
   'FileExtensions','.mat','ReadFcn',@(x) matRead(x));

MAT ファイルからデータを読み取る関数 matRead を作成しなければなりません。関数を matRead.m という名前のファイルに保存します。

function data = matRead(filename)
% data = matRead(filename) reads the image data the MAT-file filename

inp = load(filename);
f = fields(inp);
data = inp.(f{1});
end

DICOM

volds = imageDatastore(filepath, ...
   'FileExtensions','.dcm','ReadFcn',@(x) dicomread(x));

3 次元深層学習に DICOM ファイルを使用するには、ボリュームデータが 1 つのファイルに格納されている必要があります。複数のイメージファイルに分割されているボリュームデータは使用できません。

DICOM ファイルの詳細は、dicomread を参照してください。

NIfTI

volds = imageDatastore(filepath, ...
   'FileExtensions','.nii','ReadFcn',@(x) niftiread(x));

niftiread

セマンティックセグメンテーション用ボリュームラベルデータの読み取り

ボリュームデータのセマンティックセグメンテーションを実行するには、イメージデータに対応するラベルがなければなりません。

ボリュームラベルデータを pixelLabelDatastore に読み取ることができます。ピクセルラベルデータストアを作成する場合、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、ファイル形式のデータを読み取る関数ハンドルとして指定します。

たとえば、次のコードはピクセルラベルデータストアを作成する方法を示します。引数 filepath は、ラベルデータが含まれるファイルまたはフォルダーのパスを指定します。引数 classNames および pixelLabelID は、ボクセルラベル値のクラス名へのマッピングを指定します。

pxds = pixelLabelDatastore(lblLoc,classNames,pixelLabelID, ...
    'FileExtensions','.mat','ReadFcn',@(x) matRead(x));

randomPatchExtractionDatastore を使用してイメージとラベルデータを関連付けます。ネットワークの入力サイズに一致するパッチサイズを指定します。メモリ不足を発生させることなく任意の大きさのボリュームを効率的に使用してネットワークに学習させるには、ネットワークのパッチサイズと入力サイズがボリュームのフルサイズ (64 × 64 × 64 ボクセルなど) より小さくなければなりません。randomPatchExtractionDatastore の DataAugmentation プロパティを使用するデータ拡張はサポートされていません。

ボリュームデータの前処理

ボリュームデータを前処理するには、関数 transform を使用できます。関数 transform は、定義したカスタム変換関数に従って基になるデータストアからのデータのバッチを処理します。

基になるデータストアは、関数 read を使用してデータのバッチを読み取ります。カスタム変換関数は、関数 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。イメージデータの場合、形式は基になる ImageDatastore の ReadSize プロパティによって異なります。

ReadSize が 1 の場合、変換関数は整数配列を受け入れなければなりません。配列のサイズは、ImageDatastore のイメージのタイプと整合性があります。たとえば、グレースケールイメージの次元は m x n、トゥルーカラーイメージの次元は m x n x 3、c 個のチャネルがあるマルチスペクトルイメージの次元は m x n x c です。
ReadSize が 1 より大きい場合、変換関数はバッチの各イメージに対応するイメージデータの cell 配列を受け入れなければなりません。

関数 transform は、ネットワークの入力サイズに一致するデータを返さなければなりません。関数 transform は一対多の観測値マッピングをサポートしていません。

参考