本文主要是介绍nnunet(十三)data format inference，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

https://github.com/MIC-DKFZ/nnUNet/blob/master/documentation/data_format_inference.md

Data format for Inference

推理的数据格式必须与原始数据的格式相匹配(具体来说，图像的格式必须与imagesTr文件夹中的格式完全相同)。与前面一样，文件名必须以唯一标识符开头，后跟一个4位的模式标识符。下面是两个不同数据集的例子:

1. Task005_Prostate:该任务有2种模式，因此输入文件夹中的文件必须如下所示：

   input_folder
    ├── prostate_03_0000.nii.gz
    ├── prostate_03_0001.nii.gz
    ├── prostate_05_0000.nii.gz
    ├── prostate_05_0001.nii.gz
    ├── prostate_08_0000.nii.gz
    ├── prostate_08_0001.nii.gz
    ├── ...

   _0000是T2图像，_0001是ADC图像(由dataset.json中的“modality”指定)

2. Task002_Heart:

   imagesTs
    ├── la_001_0000.nii.gz
    ├── la_002_0000.nii.gz
    ├── la_006_0000.nii.gz
    ├── ...

   Task002只有一个模态，所以每种case只有一个_0000.nii.gz文件。输出文件夹中的分割将被命名为identifier.nii.gz(省略了模态标识符)。

这篇关于nnunet(十三)data format inference的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！