數據預處理（方法總結）
一、概述 在工程實踐中，我們得到的數據會存在有缺失值、重復值等，在使用之前需要進行數據預處理。數據預處理沒有標准的流程，通常針對不同的任務和數據集屬性的不同而不同。數據預處理的常用流程為：去除唯一屬性、處理缺失值、屬性編碼、數據標准化正則化、特征選擇、主成分分析。 二、數據預處理方法 ...
原文：醫學圖像數據讀取及預處理方法總結
創建日期: : : 這兩天又重新回顧了一下醫學圖像數據的讀取和預處理方法，在這里總結一下。 基於深度學習做醫學圖像數據分析，例如病灶檢測 腫瘤或者器官分割等任務，第一步就是要對數據有一個大概的認識。但是我剛剛入門醫學圖像分割的時候，很迷茫不知道自己該干啥，不知道需要准備哪些知識，慢慢到現在才建立了一個簡陋的知識體系。個人認為，比如說醫學圖像分割這個方向，再具體一點比如腹部器官分割或者肝臟腫瘤分割， ...
2022-03-12 21:24 0 650 推薦指數：
相關推薦
Pytorch數據讀取機制(DataLoader)與圖像預處理模塊(transforms)
Pytorch數據讀取機制(DataLoader)與圖像預處理模塊(transforms) 1.DataLoader torch.utils.data.DataLoader():構建可迭代的數據裝載器, 訓練的時候，每一個for循環，每一次iteration，就是從DataLoader中獲取 ...
腦圖像的數據預處理
腦圖像的數據預處理 在“BrainWeb: Simulated Brain Database使用說明”中已經介紹了如何下載並打開腦數據庫，這篇文章將0、1、2、3、8類分割出來，用以后續對圖像的處理。 作者：凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com ...
腦圖像的數據預處理2
腦圖像的數據預處理2 作者：凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在腦圖像的數據預處理中已經介紹了一些內容，這篇文章是對前一篇文章的補充與完善。更多內容請看腦圖像。數據來源：BrainWeb: Simulated Brain Database ...
數據預處理的方法有什么？
1.數據清理 缺失值的處理 刪除變量：若變量的缺失率較高（大於80%），覆蓋率較低，且重要性較低，可以直接將變量刪除。 定值填充：工程中常見用-9999進行替代 統計量填充：若缺失率較低（小於95%）且重要性較低，則根據數據分布的情況進行填充。對於數據符合均勻分布，用該變量的均值填補 ...
2(1).數據預處理方法
（一）數值特征 數值特征（numerical feature），可以是連續的（continuous），也可以是離散的（discrete），一般表示為一個實數值。 例：年齡、價格、身高、體重、測量數據。 不同算法對於數值特征的處理要求不同。下文中的一些數據處理方法，因為是針對某一特征列的單調 ...
SimpleITK處理醫學圖像
做醫學圖像時，SimpleITK是一個很常用的庫。實際上大家往往喜歡把不同類型的數據割裂開，nrrd用pynrrd處理，dicom用dicom處理，nii用nibabel處理……實際上根本沒必要，SimpleITK完全可以統一處理，各種類型的讀取和保存一步搞定。 1. 讀取 首先是 ...
SimpleITK 和 Nibabel 讀取醫學圖像 nii 數據（2D顯示）
SimpleITK 和 Nibabel 區別在於：（nii圖像可以看成2維，也可以看成三維） SimpleITK讀取數據是（X，Y，Z）顯示，Nibabel讀取圖像是（Z，Y，X）顯示，也就是Nibabel加載的圖像會旋轉90°，其中X表示通道數，即切片層數。詳情 ...