样本加权回归Niftynet

Question

晚上好,

我对Niftynet中的回归应用程序有一个疑问。事实上，我试图从MRI中预测CT连续的UH图。因此，我使用了收敛的回归CNN (highres3dnet)，但作为输出，我自然会得到~(-5;5)之间的值，而它们应该在(-1000+1000)之间。因此，我想知道在我的训练和/或推理ini文件中我应该修改什么。我尝试了百分位数归一化(使用histogram_ref_file)，加权采样(将输入图像表示为权重)，但不确定我是否执行得很好，不幸的是，在CMIC的网页上找不到关于这一点的信息。

谢谢您的提前付款。

保罗

Answer 1

默认情况下，hires3dnet在最后一层使用批量规范和无偏置项(https://github.com/NifTK/NiftyNet/blob/v0.2.2/niftynet/network/highres3dnet_large.py#L140)。你可以a)对CT进行预处理，使其具有零均值和单位方差，或者b)移除批量范数，并通过fc_layer = ConvolutionalLayer(..., with_bias=True, with_bn=False, ...)将偏差项添加到最终层。