实验课任务，简单走了一遍流程，进行记录。

• 论文
  UNet: https://arxiv.org/abs/1505.04597
  Transformer:https://arxiv.org/abs/1706.03762v5
  TransUNet:https://arxiv.org/abs/2102.04306.

• 研究背景
  \quad 众所周知UNet基本是医学图像分割的魔改基础配方。由于卷积网络的内在局部性，卷积网络在远程关系显式建模上存在限制{感觉意思是一张输入图片左上角和右下角信息很难直接卷在一起}，因而在不同病例数据纹理形状大小相对差别较大时效果欠佳。
  \quad Transformer的结构针对序列处理设计，能一定程度上解决此问题。文章作者将Transformer应用于医学分割问题，结果也不令人满意。大概是因为Transformer将输入数据作为一维序列处理，失去了大量位置信息所致。

• UNet【1】
  其结构如图所示：
  
  核心思想为结合浅层特征与深层特征，共进行四次下采样与四次上采样。观察网络结构图，每层上采样结果都与裁剪后的对应浅层信息拼接起来，再通过卷积后输入下次上采样。

• Transformer【2】
  网络结构如下，总之是一个全方位用注意力模块替代卷积模块的网络。具体原理见【2】，在此不赘述了。
  

• TransUNet【3】
  故名思意，二者的结合版本，其网络结构如下：
  
  简而言之，应当是把UNet编码器的一部分替换为了Transformer的注意力格式，其中选择了CNN-Transformer组合结构，这样不仅效果更好，也便于利用早期特征。另外将图片打包成小patch之后embeding位置这步是在CNN提取的特征图上做的，不是在原始输入上做的，总的来讲是个比较简单的部分替换式改进。
  不同算法实验对比结果如下：
  

• 代码实操
  数据集的预处理分为四步：转为numpy格式，在窗[-125,275]内剪切图片，归一化数据至[0,1]，从三维数据中提取二维切片。但实际上只用了一步：首先通过邮件询问作者，获得了预处理后的数据集，搭建环境跑完模型之后发现，笑死，根本不会读数据，所以先去学习一下医学图像数据的构成。

• CT数据【4】
  \quad 本文选用的数据为 MICCAI 2015 多图谱腹部分割挑战赛中的30例扫描图像，具体效果如上，这个CT比想象的腹部要圆一点，左右方向也有点反直觉，又有点不反直觉。
  \quad CT，其全称是Computed Tomography，即计算断层成像。 其检测机器是一个旋转的圆筒形，人躺在里面，机器旋转，获得立体图像。具体原理见参考【4】。在这里进行原理了解主要是因为，不清楚数据结构那147通道是哪来的（狒狒挠头.jpg）。这里需要注意的是，CT图像的信息非常多，采样很密，可能有多达两千的CT值数，如果单纯压到0-256会造成很大损失，因此通常会按照特定“窗位，窗宽”输出结果，窗宽指的是CT值上下限的差值，窗位指的是中心灰度对应的CT值。
  \quad

• .npz数据【5】
  训练中使用的数据，为切片后的结果，npz大概具体为npy文件的压缩版本，其可通过以下代码进行显示：

path="E:/fenge\TransUNet-main\project_TransUNet\project_TransUNet\data\Synapse/train_npz/case0005_slice050.npz"
data=np.load(path)
x_train=data["image"]*255
la_train=data["label"]*255
plt.subplot(121)
plt.imshow(x_train)
plt.subplot(122)
plt.imshow(la_train)
plt.show()

经过显示观察，数据的多通道代表的应当是三维z坐标，在头尾上没有脏器，标签就是一片黑暗的。

• .h5数据【6】
  测试使用的完整数据，h5具体为层级结构，可通过以下代码进行显示：

import h5py
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
with h5py.File('E:/fenge\TransUNet-main\project_TransUNet\project_TransUNet\data\Synapse/test_vol_h5/case0001.npy.h5',"r") as f:
    for key in f.keys():
    	 #print(f[key], key, f[key].name, f[key].value) # 因为这里有group对象它是没有value属性的,故会异常。另外字符串读出来是字节流，需要解码成字符串。
        print(f[key], key, f[key].name) # f[key] means a dataset or a group object. f[key].value visits dataset' value,except group object.

f=h5py.File('E:/fenge\TransUNet-main\project_TransUNet\project_TransUNet\data\Synapse/test_vol_h5/case0001.npy.h5',"r")
imagedata=f['image']
labeldata=f['label']
i=100
imgsel=np.array(imagedata)[i,:,:]
labelsel=np.array(labeldata)[i,:,:]
plt.subplot(121)
plt.imshow(imgsel)
plt.subplot(122)
plt.imshow(labelsel)
plt.show()

依据以上代码测试，数据结构就很清晰明了了。

参考

【1】https://zhuanlan.zhihu.com/p/57859749
【2】https://zhuanlan.zhihu.com/p/44121378
【3】https://blog.csdn.net/weixin_40096160/article/details/114194562
【4】https://zhuanlan.zhihu.com/p/90571757
【5】https://blog.csdn.net/xiongchengluo1129/article/details/83051390
【6】https://zhuanlan.zhihu.com/p/361565432