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LIDC-IDRI数据集切割代码教程【pylidc库】

news 来源：原创 2025/6/20 15:15:53

数据集：

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代码：

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【代码里的部分数据就不删了，方便你们照着放】

一、如何运行

1.输入

把数据集放到这个位置：

运行这个文件：

2.输出

下面文件夹里就是要的，clean文件里是过滤掉的

为方便模型分割我改成输出png格式的了，如果需要npy格式的自己改一下输出格式，复制给ai让ai改

在这里也有npy转png的工具类

二、原理和流程

核心文件

1.读取数据【把一个病人的肺部CT组合成3D图像】

医院CT扫描后，一位病人的一整个肺部扫描，通常是几十上百张单独的 DICOM 文件。
每一张DICOM相当于是一张灰度图片，比如 512x512 pixels。
同一个病人的多张图片，沿着Z轴叠加，组成一个3D体积（Volume）。

每张DICOM除了图像，还有重要的元数据，比如：

Slice位置（在身体的哪个位置）
Pixel Spacing（像素大小，毫米）
Slice Thickness（切片厚度，毫米）
这些元数据会影响图像在3D空间的实际物理大小。

把每个病人的 CT 扫描（DICOM文件）加载成一个3D体积数组，，即 (height, width, slices) 这样的 numpy array。

让后续处理可以直接基于体素（在三维医学影像里，一个小立方体就是一个体素）操作，而不是一张张2D图片

pylidc.Scan.to_volume() ——>自动帮你把同一病人的多张 DICOM 按照 slice 位置组合成 3D Volume。

pylidc已经帮你处理了像素间距(pixel_spacing)、切片厚度(slice_thickness)的问题，所以可以直接拿来用。

2.获取结节标记【把不同医生标注的同一个结节聚集、放到一起】

读取医生的手绘结节区域，有些病人的一个结节可能有多位医生各自独立标注。

scan.cluster_annotations()➔ pylidc的这个函数会自动根据医生的标注，把不同医生标的同一个结节聚合(clustering) ，形成一个结节簇 (nodule cluster)。

聚合之后，每个 "nodule cluster" 里面包含了1~4个医生给的单独mask。
不同医生的标注大小、形状、位置会有细微差异。

3. 结节融合【生成共识掩膜、把上面放到一起的意见生成一个】

把多个医生的标注融合成一张最终的掩膜（mask），不是简单取平均，而是根据设定的置信度(confidence_level)，来决定哪些地方算是结节。

pylidc.utils.consensus()
➔ 这个函数内部会对所有医生的mask叠加，然后根据设定的置信度，比如 0.5，选取至少有一半医生认为是结节的区域。

小细节

padding 参数：扩展边界一点点，保证感兴趣区域 (ROI) 裁剪时不会把重要信息截断。
有时候也能防止小结节被裁掉。

4. 小块裁剪（提取ROI）【把肺上的结节裁出来】

只取出 包含结节的小立方体区域。
不用处理整个大肺部Volume，加快后续处理速度，同时专注于结节本身。

直接索引裁剪 numpy 3D array：volume[cbbox]， cbbox是 consensus 给出的bounding box，确定了x, y, z范围。这样裁剪出来的3D小块，里面的像素就是肺部的一部分+结节。

5. 插值补齐（统一切片数量） ——可以在这里改变你想要的数量

有的裁剪块厚，有的薄，为了训练深度学习，需要统一每个样本的切片数（例如统一到120片）。如果原本切片数不够，就做插值上采样。

scipy.ndimage.zoom()
➔ 对第三个维度(z轴)做缩放插值。

插值后要确保最终切片数恰好是目标值（如120 slice）。
这里用的是线性插值 (order=1)，平滑过渡，不会产生噪点。

6. 遍历切片（过滤小面积掩膜）

每一片切片都单独检查：

如果当前mask面积太小（比如很少像素是结节区域），就跳过这张片。
这样避免保存很多无意义的图片。

判断掩膜面积：np.sum(mask[:, :, slice_idx])，阈值来自 config 文件里的 mask_threshold 参数。

这样可以大大减少无效样本，提升训练时数据质量。

7. 肺部分割（清理背景）【去除所有非肺部区域、如气管、肺外的组织等】

把CT切片上除了肺以外的部分（比如骨骼、气管）剔除，只留下纯净的肺部区域。

segment_lung() 函数（项目自带的）

典型实现是：

- 用 K-Means 聚类找出低密度的肺部。
- 形态学操作（如闭运算）连通肺部区域。
- 再用 largest connected component 提取左右肺叶。

1. 聚类算法：无监督学习算法、根据数据点之间的相似性来将其分组

2. K-Means：一种聚类算法、用于将数据分成多个类别（或簇）

将数据中的样本点分配到预定数量的簇中，使得簇内的样本点相似度尽可能高，而簇之间的样本点相似度尽可能低。

a. K-Means 算法的工作原理：

初始化：选择 K 个初始簇的中心（通常随机选择 K 个点）。
分配：将每个数据点分配到离它最近的簇中心。
更新：计算每个簇的平均值，并将这个平均值作为新的簇中心。
迭代：重复步骤 2 和 3，直到簇中心不再变化，或者变化非常小，达到收敛条件。

b. K-Means 算法应用在肺部分割中的作用：

我们可以将这些点分成两个簇，一个簇表示肺部的低密度区域，另一个簇表示高密度区域（如骨骼）
低密度区域（肺部）会被分到一个簇中。——我们要的
高密度区域（骨骼、血管等）会被分到另一个簇中。

3. 形态学操作：处理图像中形状的方法

更简单举个例子

想象一张黑白图片：

白色代表肺部
黑色代表背景

但这张图可能：

有很多小白点噪声（误判成肺）
肺部有小黑洞（断开的地方）

这个时候，

形态学操作可以帮我们"修修补补"，
让真正的肺叶连起来，让错误的小噪声消失掉。

就像是在清洗、修整一张地图，让肺部轮廓干净漂亮。

常见四种形态学操作

操作	直白解释	用在哪
腐蚀 (Erosion)	白色区域缩小、收缩，小白点会被吃掉	去掉小的噪声点
膨胀 (Dilation)	白色区域变大、扩张，小洞被补起来	连通断开的部分
开运算 (Opening)	腐蚀 + 膨胀	清理小白点，但不影响大块肺部
闭运算 (Closing)	膨胀 + 腐蚀	填补小黑洞，连接断裂的肺叶

腐蚀：用一个5X5的滑动窗口扫描，如果周围都是0，那就把中间这个像素填成0

用 K-Means 聚类找出低密度的肺部+ 形态学操作（如闭运算）连通肺部区域可以减少模型搜索的60%空间：

肺只占整幅CT的约30%～40%，剩下的60%～70%都是没用的背景、骨头——> 感兴趣区域
跳过背景噪声

传统的方法是：灰度阈值分割——>肺部分割精度差，边界不平滑、无法处理复杂区域（气管、血管等）和小结节。

（原始的肺部区域体积-优化后的区域体积）/原始肺部区域体积X100%=减少的模型搜索空间

8. 保存图像（肺部切片 + 掩膜）

把分割好的单张切片(肺部图像)和对应的掩膜(mask)分别保存为 PNG 文件。
每个病人有单独的文件夹，按slice编号存。
matplotlib.pyplot.imshow() + savefig()
保存时关掉坐标轴(axis('off'))，并去除白边(bbox_inches='tight', pad_inches=0)。
保存一张图后用 plt.clf() 清空画布，防止内存泄漏。

9. 保存Meta信息表

记录每一张图片的元数据（病人ID、结节编号、切片编号、图像文件名、掩膜文件名、恶性程度、是否癌症、是否是干净片）
最后把所有记录保存成CSV表格，供训练/验证时检索。
是否癌症、是否清洁图(is_cancer, is_clean)也是直接存在meta里面，免得推理时重复计算。

LIDC-IDRI数据集切割代码教程【pylidc库】

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