Datasets
Models
Downloads: 1
79 lines (79 with data), 15.8 kB
§
9Ðe¼+ ã ó d dl Z g d¢ZeD ]HZ ee¦ « # e$ r2 ee d¦ « e j ddeg¦ « ee d¦ « Y Ew xY wd dlmZmZm Z d dl
m Z m Z m
Z
d d lmZ d d
lmZ d d lmZ d d lmZ d d
lmZ d dlZd dlZd dlZ d dl m Z d dl m Z! d dl"Z"d dl#Z$d dlZd dlZ e¦ « d Z%d Z&d Z'd Z(d Z)dS )é N)ÚnumpyÚosÚpydicomÚ SimpleITKÚpandasÚtrimeshÚ pyntcloudz scikit-imageÚ
matplotlibÚtqdmÚnibabelÚreÚscipyz
opencv-pythonÚsegmentation_modelsÚrandomr z is not installed. Installing...ÚpipÚinstallz has been installed.)Ú
preprocessingÚVisualValidationMSKÚtransform_string)Úimage_croppingÚuniform_croppingÚuniform_resizing)ÚExport2CompressedNifiti)ÚCreateMasks4MulticlassMSK)ÚcreateDirectoriesfunc©ÚpreprocessTestScans)ÚDataAugmentation)Úmarching_cubesc
ó t d¦ « t d¦ « t d¦ « d}d}d}d }|dk rd}nd}|g}g }|d d¦ « d }t j d | ¦ « ¦ « } | D ]S}
|
d¦ « d } | d
¦ « d } | |k r| |
¦ « Tt |¦ « |D ]g} t | ¦ « t
| | ||||¦ « \ }
}}| d¦ « d }t | ¦ « g}t |
| |||¦ « hd | ¦ « }d
| ¦ « }d | ¦ « }d | ¦ « }d }d}d}d}t |d d¦ « d ¦ « }d}d}t d¦ « t |||||||||||¦ « t d¦ « t d¦ « t d¦ « d S )Nú ------------------------------z*Loading and preprocessing training data...r FTÚ256x256Ú_éÿÿÿÿz3{}/Raw NIFITI Segmentation Masks (3D Slicer Output)ú.é z{}/nnUNet Data/masksz {}/nnUNet Data/multiclass_masksz{}/nnUNet Data/scansz {}/nnUNet Data/unprocessed_scansé é é z/Multi-Class Segmentation Task Data Preparation!z Completed Preprocessing Stage!) ÚprintÚsplitr ÚlistdirÚformatÚappendr r r Úintr ) Ú
scans_pathÚscan_data_foldersÚCroppingÚtotal_slices_raw_dataÚ DataOnlyAOIÚExportDatasetsÚmulticlass_mask_output_dirÚsegmasksÚ
paitent_idÚfilesÚfileÚfile_idÚsegmaskÚ
imgs_trainÚimgs_mask_trainÚmedian_aoi_indexÚ orientationÚ colab_fnameÚindividual_mask_directoryÚscan_dirÚinput_scan_dirÚTIBIA_encodingÚFEMUR_encodingÚFIBULA_encodingÚPELVIS_encodingÚ
mask_indexÚAOIThresholdingÚFriedLanderDatasets úv/Users/asif/Documents/Deep Learning Musculoskeletal Automatic Segmentation/Preprocessing Medical Data Pipeline/main.pyÚ
PreprocessingrM , s¯ Ý &MMMÝ Ð
6Ñ7Ô7Ð7Ý &MMMð ÐØKØNØ!%Ð ð IÒ Ð Øàà*Ð+Ðð HØ# AÔ&×,Ò,¨SÑ1Ô1°2Ô6JÝ JÐM×UÒUÐV`ÑaÔaÑ bÔ bEàð "ð "Ø**S// "Ô%Ø-- Ñ$Ô$ QÔ'Ø zÒ !Ð !Ø OODÑ !Ô !Ð !øÝ (OOOØð cð cÝ
gÝ8EÀjÐRYÐ[lð oDð FQð S[ñ 9\ô 9\Ñ5
OÐ%5Ø }} SÑ)Ô)¨1Ô- Ý'¨Ñ0Ô0Ð1 Ý
¨J¸ À_ÐVaÑbÔbÐbÐbð "8× ?Ò ?À
Ñ KÔ KÐ Ø"C×!KÒ!KÈJÑ!WÔ!WÐ Ø&×.Ò.¨zÑ:Ô:HØ8×@Ò@ÀÑLÔLNàNØNØOØOÝÐ'¨Ô*×0Ò0°Ñ5Ô5°qÔ9Ñ:Ô:JØOØ Ðå Ð
;Ñ<Ô<Ð<Ý n¨hÐ8QÐS]Ð_mÐo}ð @Oð Q`ð b|ð ~Mð Oañ bô bð bõ
&MMMÝ Ð
*Ñ+Ô+Ð+Ý &MMMMMó c ó* t | ||g¦ « d S )Nr )Ú cutoffSliceÚ seg_scan_dirÚfolderss rL ÚpreprocessTestScansMainrS j s Ý \°G°9Ñ=Ô=Ð=Ð=Ð=rN c ó dd l }dd ldd lm} fd}| d¦ « d dk rÈ| d¦ « d }t |¦ « }d t | d¦ « d ¦ « ¦ « } |j d | |¦ « ¦ « } |j d | | d¦ « d ||¦ « ¦ « } | d¦ « d dk rJ |j d | |¦ « ¦ « } |j d
| |¦ « ¦ « } d}| ¦ « }
| ¦ « } | t |¦ « d d
d d
df } |
t |¦ « d d
d d
df }
|| |
¦ « } |j
|d ¬ ¦ « |j d
|||¦ « ¦ « |j d¦ « |j
¦ « |j
|
d ¬ ¦ « |j d |||¦ « ¦ « |j d¦ « |j
¦ « |j
| d ¬ ¦ « |j d |||¦ « ¦ « |j d¦ « |j
¦ « t d¦ « t d¦ « t d¦ « d S )Nr c ót | j | ¦ « z } | j |¦ « z }d}|| z d|z
|z z }|S )Ng à?r& )Úmax)Úimage1Úimage2ÚalphaÚsuperimposed_imageÚnps rL Úsuperimpose_imagesz*VisualiseSlice.<locals>.superimpose_imagesq sN ø Ø&"& ..Ñ(Ø&"& ..Ñ(ØØ " V^¨q°5©y¸FÑ.BÑ BÐØ!Ð!rN r# Úmskr& z{:03d}z"{}/nnUNet Data/scans/msk_{}.nii.gzz${}/nnUNet Data/masks/{}/{}_{}.nii.gzú {}/nnUNet Data/scans/{}.nii.gzú){}/nnUNet Data/multiclass_masks/{}.nii.gzÚgray)Úcmapz+Validating Scan & Mask on Slice {} of {}_{}Úoffz$Validating Mask on Slice {} of {}_{}z$Validating Scan on Slice {} of {}_{}r! zVisulisations Generated!)r r Úmatplotlib.pyplotÚpyplotr+ r r- r/ ÚloadÚ get_fdataÚimshowÚtitleÚaxisÚshowr* )ÚbasedirrA Ú
slice_idx_binÚnibÚpltr\ r@ rI Ú nii_img_scanÚ nii_img_maskÚ mask_dataÚ scan_datarW rX rZ r[ s @rL ÚVisualiseSlicers m sJ ø ØÐÐÐØÐÐÐØ#Ð#Ð#Ð#Ð#Ð#ð"ð "ð "ð "ð "ð
× Ò 3Ñ Ô Ô# uÒ,Ð,Ø"×(Ò(¨Ñ-Ô-¨qÔ1 Ý& {Ñ3Ô3 Ø __¥S¨;×*=Ò*=¸cÑ*BÔ*BÀAÔ)FÑ%GÔ%GÑHÔH
Ø sxÐ!E× MÒ MÈgÐWaÑ bÔ bÑcÔc Ø sxÐ!G× OÒ OÐPWÐ[f×ZmÒZmÐnqÑZrÔZrÐtuÔYvð xCð EPñ !Qô !Qñ Rô R à × Ò 3Ñ Ô Ô# uÒ,Ð,Ø sxÐ!A× IÒ IÈ'ÐS^Ñ _Ô _Ñ`Ô` Ø sxÐ!L× TÒ TÐU\Ð^iÑ jÔ jÑkÔk Ø ð ×&Ò&Ñ(Ô(IØ ×&Ò&Ñ(Ô(IØ
s=Ñ)Ô)¨1¨1¨1¨a¨a¨a°Ð2Ô
3FØ
s=Ñ)Ô)¨1¨1¨1¨a¨a¨a°Ð2Ô
3FØ+Ð+¨F°FÑ;Ô;ÐàCJÐ!¨Ð/Ñ/Ô/Ð/Ø
CIÐ<×DÒDÀ]ÐT_ÐalÑmÔmÑnÔnÐnØ CHUOOOØ CHJJJàCJvFÐ#Ñ#Ô#Ð#Ø
CIÐ5×=Ò=¸mÈ[ÐZeÑfÔfÑgÔgÐgØ CHUOOOØ CHJJJàCJvFÐ#Ñ#Ô#Ð#Ø
CIÐ5×=Ò=¸mÈ[ÐZeÑfÔfÑgÔgÐgØ CHUOOOØ CHJJJå &MMMÝ Ð
$Ñ%Ô%Ð%Ý &MMMMMrN c ó t j d | |¦ « ¦ « }t j d | |¦ « ¦ « }| ¦ « }| ¦ « }t |¦ « }t |¦ « }t
|||¦ « \ }}g g } }t t |¦ « ¦ « D ]B}
||
d |
} ||
d |
} | | ¦ « | | ¦ « Ct j
|¦ « }t j
| ¦ « } t d|j ¦ « t d| j ¦ « t t |¦ « ¦ « D ]^}
t j
||
d¬¦ « }
|
d¦ « }
t j d|
d d d
d d
d
f d d ¬
¦ « t j |
t j d¦ « ¬¦ « }d | ||
¦ « }t j ||¦ « t j
| |
d¬¦ « }
|
t
¦ « }
t j d|
d d d
d d
d
f d d ¬
¦ « t j |
t j d¦ « ¬¦ « }d | ||
¦ « }t j ||¦ « `t d¦ « t d¦ « t d¦ « d S )Nr^ r_ z Augmented Training Scan Shape: z Augmented Training Mask Shape: r$ ©ri Úfloat32z(D:\MRI - Tairawhiti (User POV)/train.txtéd r z%dú,)ÚfmtÚ delimiterr) )Úaffinez${}/nnUNet Data/scans/{}_aug{}.nii.gzz-D:\MRI - Tairawhiti (User POV)/train_mask.txtz/{}/nnUNet Data/multiclass_masks/{}_aug{}.nii.gzr! z'Data Augmentation Completed & Exported!)rm re r- rf Úlenr/ r Úranger. r[ Úarrayr* ÚshapeÚ expand_dimsÚastypeÚsavetxtÚ Nifti1ImageÚeyeÚsave)rk Ú aug_fnameÚnum_augsr= r> Ú num_trainÚaugmented_images_trainÚaugmented_masks_trainÚ augmented_images_train_sortedÚ augmented_masks_train_sortedÚiÚaugmented_images_train_tempÚaugmented_masks_train_tempÚtempÚ
nii_img_trainÚoutput_file_pathrp s rL ÚDataAugr só ÝÐ;×CÒCÀGÈYÑWÔWÑXÔXJÝhÐ K× SÒ SÐT[Ð]fÑ gÔ gÑhÔhOØ×%Ò%Ñ'Ô'JØ%×/Ò/Ñ1Ô1OÝJIÝ8}}HÝ4DÀZÐQ`ÐbjÑ4kÔ4kÑ1ÐÐ 1àBDÀbÐ#?Ð!Ý
CMMÑ
"Ô
"ð Hð HØ&<¸Q¸[À¸[Ô&IÐ#Ø%:¸1¸;¸h¸;Ô%GÐ"Ø%×,Ò,Ð-HÑIÔIÐIØ$×+Ò+Ð,FÑGÔGÐGÐGÝ$&¤HÐ-JÑ$KÔ$KÐ!Ý#%¤8Ð,HÑ#IÔ#IÐ å Ð
+Ð-JÔ-PÑQÔQÐQÝ Ð
+Ð,HÔ,NÑOÔOÐOõ CÐ5Ñ6Ô6Ñ
7Ô
7ð 1ñ 1Ý~Ð ;¸AÔ >ÀRÐHÑHÔHØ{{9Ñ%Ô%Ý
Ð=¸tÀCÈÈÈÈ!È!È!ÈAÀI¼ÐTXÐdgÐhÑhÔhÐh娵R´V¸A±Y´YÐ?Ñ?Ô?
Ø B×JÒJÈ7ÐT]Ð_`ÑaÔaÐÝ Ð 0Ñ1Ô1Ð1å~Ð :¸1Ô =ÀBÐGÑGÔGØ{{3Ñ Ô Ý
ÐBÀDÈÈQÈQÈQÈqÈqÈqÐQRÈÄOÐY]ÐilÐmÑmÔmÐmÝ tµB´F¸1±I´IÐ>Ñ>Ô> Ø M×UÒUÐV]Ð_hÐjkÑlÔlÐÝ Ð /Ñ0Ô0Ð0Ñ0å &MMMÝ Ð
3Ñ4Ô4Ð4Ý &MMMMMrN c ó| d |¦ « t d¬¦ « }d}d}d}d || ¦ « }t j |¦ « }| ¦ « }t j |dd¬ ¦ « } t d
d ¦ « d ¦ « ¦ « t d
| ¦ « t d|¦ « t d¦ « t d| j ¦ « t d¦ « t |¦ « }
|
| ¦ « } | | ¦ « } t j
| d¬ ¦ « }
t j |
d ¬ ¦ « }
t d|
j ¦ « t dt j |
¦ « ¦ « t d¦ « |
t
j ¦ « }t j |t j d¦ « t
j ¬¦ « }t j |d | ¦ « t
j ¬¦ « t dd | ¦ « ¦ « t d¦ « fd}|
}|d d
d d
d d
df }t j |dk dd¦ « }t j |dk dd¦ « }t j |dk dd¦ « }t j |dk dd¦ « }|||||g}g d ¢}t/ t1 |¦ « ¦ « D ] } ||| | || |¦ « d S ) Nzq{}/Pre-Trained Models (Google Colab)/res34_backbone_20_epochs_dicefocal_256_4P_12batch_maxF1_pelvis_aug_best.hdf5F)Úcompileé Úresnet34zU-Net(resnet34)r^ r( ru zFined-Tuned Model: {}ú/r$ zPrediction Scan Stack: z Number of Segmentation Classes: ú
zTest Images Shape: zPred Mask Shape: zPred Mask Labels: r) )r{ Údtypez{}/{}_pred.nii.gz)r z"Exported Prediction Segmentation: c ó¼ t | d¬¦ « \ }}}}t j |||¬¦ « }d
|||¦ « } | | ¦ « d S )Nr )Úlevel)ÚverticesÚfacesÚvertex_normalsz{}/{}_{}_{}.ply)r r ÚTrimeshr- Úexport) Úsegmentation_dataÚ predfnameÚ class_mskÚ
model_usedr r Únormalsr# ÚmeshÚply_pathÚ model_dirs rL ÚExport3DStructurez'AutoSegModel.<locals>.Export3DStructureï sj ø å&4Ð5FÈaÐ&PÑ&PÔ&PÑ#% !õ ¨¸ÈgÐVÑVÔVð &×-Ò-¨i¸ÀIÈzÑZÔZØ HÑ Ô Ð Ð Ð rN r r& r' )ÚALLÚTIBIAÚFEMURÚFIBULAÚPELVIS)r- Ú
load_modelrm re rf r[ Úrepeatr* r+ r ÚsmÚget_preprocessingÚpredictÚargmaxr Úuniquer Úint32r r r
Úuint8Úwherer} r| )Ú subjectfnameÚbase_dirÚmodelÚ n_classesÚBACKBONEr¥ Úimg_dirÚimgÚimg_dataÚX_testÚpreprocess_inputÚX_test_processedÚy_predÚ
y_pred_argmaxÚ
combined_maskÚ combined_imgrª Úsegmentation_data_allÚtibia_seg_dataÚfemur_seg_dataÚfibula_seg_dataÚpelvis_seg_datar¢ r¤ r r© s @rL Ú AutoSegModelrÎ É sI ø ð E÷ Mò Mð NVñ Wô WIÝ y¨%Ð 0Ñ 0Ô 0EàIØHØ"Jà/×7Ò7¸À,ÑOÔOGÝ
(7Ñ
Ô
CØ}}HÝ
Yx ¨Ð
+Ñ
+Ô
+Få Ð "×
*Ò
*¨I¯OªO¸CÑ,@Ô,@À"Ô+EÑ
FÔ
FÑGÔGÐGÝ Ð
# \Ñ2Ô2Ð2Ý Ð
,¨iÑ8Ô8Ð8Ý $KKKå Ð
¤ Ñ.Ô.Ð.Ý $KKKå×+Ò+¨HÑ5Ô5ÐØ'Ð'¨Ñ/Ô/Ðð ==Ð)Ñ *Ô *FÝ)F¨Ð+Ñ+Ô+MÝN =¸Ð<Ñ<Ô<MÝ Ð
}Ô 2Ñ3Ô3Ð3Ý Ð
¥¤ ¨-Ñ 8Ô 8Ñ9Ô9Ð9Ý $KKKà!×(Ò(¬Ñ2Ô2MÝ? =½¼À¹¼Í"Ì(ÐSÑSÔSLÝH\Ð /×7Ò7¸ À<ÑPÔPÕZ\ÔZbÐcÑcÔcÐcÝ Ð
.Ð2E×1MÒ1MÈiÐYeÑ1fÔ1fÑhÔhÐhÝ $KKKð ð ð ð ð ð *ÐØ 1°!°!°!°A°A°A°a°a°a¸°'Ô :ÐÝXÐ 3°qÒ 8¸!¸QÑ?Ô?NÝXÐ 3°qÒ 8¸!¸QÑ?Ô?NÝhÐ 4¸Ò 9¸1¸aÑ@Ô@OÝhÐ 4¸Ò 9¸1¸aÑ@Ô@Oà.°ÀÐP_ÐapÐqÐØ=Ð=Ð=Iå
CÐ)Ñ*Ô*Ñ
+Ô
+ð Xð XØÐÐ+¨AÔ.° ¸iȼlÈJÑWÔWÐWÐWðXð XrN )*Ú
subprocessÚrequired_librariesÚlibÚ
__import__Ú ImportErrorr* Ú
check_callr r r Úimage_preprocessingr r r Úwriteout_datasetr Ú
MSKMulticlassr ÚcreateDirectoriesr ÚpreparingTestInstancer Údata_augmentationr r r rm r r[ Úskimage.measurer rc rd rn r r ÚsitkrM rS rs r rÎ © rN rL ú<module>rÞ s0 ðØ Ð Ð Ð ðð ð Ð ð ð ,ð ,Cð,Ø
3øØ ð ,ð ,ð ,Ø
Ð6Ð6Ð6Ñ7Ô7Ð7Ø
Ô u i°Ð 5Ñ6Ô6Ð6Ø
Ð*Ð*Ð*Ñ+Ô+Ð+Ð+Ð+ð,øøøð OÐ NÐ NÐ NÐ NÐ NÐ NÐ NÐ NÐ NØ RÐ RÐ RÐ RÐ RÐ RÐ RÐ RÐ RÐ RØ 4Ð 4Ð 4Ð 4Ð 4Ð 4Ø 3Ð 3Ð 3Ð 3Ð 3Ð 3Ø 3Ð 3Ð 3Ð 3Ð 3Ð 3Ø 5Ð 5Ð 5Ð 5Ð 5Ð 5Ø .Ð .Ð .Ð .Ð .Ð .Ø ð
Ð Ð Ð Ø Ð Ð Ð ð +Ð *Ð *Ð *Ð *Ð *Ø Ð Ð Ð Ð Ð Ø Ø Ð Ð Ð Ø Ð Ð Ð Ø Ð Ð Ð à Ð Ñ Ô Ð ð<ð <ð <ð|>ð >ð >ð/ð /ð /ðb(ð (ð (ðV<Xð <Xð <Xð <Xð <Xs 4AÁA