Адаптация медицинского трансформера для сегментации ран с несколькими классами

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Адаптация Medical Transformer для сегментации ран с несколькими классами
Шаг 1: Понимание структуры меток
Шаг 2: Адаптация модели
Шаг 3: Настройка цветовых параметров
Шаг 4: Вычисление метрик
Заключение

Вопрос или проблема

Я использую Medical Transformer (https://github.com/jeya-maria-jose/Medical-Transformer) для сегментации ран, но хотел бы адаптировать его для сегментации трех различных классов: раны, дополнительный маркер и фон. Модель на GitHub, похоже, имеет некоторые проблемы с параметризацией задачи в многоклассовом формате, и мне трудно понять, как применить их в этом конкретном случае.

Мои метки используют разные цвета для каждого класса, который я хочу выделить, потому что я хочу рассчитывать индивидуальные метрики для каждой из них. Ниже приведен пример метки.

Рана показана синим цветом.

Одна из моих проблем заключается в том, чтобы понять, где задать параметры цвета.

Может ли кто-нибудь помочь мне с этой адаптацией для нескольких классов?

Ответ или решение

Адаптация Medical Transformer для сегментации ран с несколькими классами

Проблема многоклассовой сегментации в контексте медицинских изображений, таких как сегментация ран, требует внимательного подхода к параметризации модели. Ваша задача — адаптировать модель Medical Transformer для сегментации трех классов: раны, дополнительной метки и фона. В этом ответе мы рассмотрим, как работать с многоклассовыми метками, включая настройки цветовых параметров и методы вычисления метрик для каждой категории.

Шаг 1: Понимание структуры меток

Каждый класс в вашем наборе данных должен быть представлен в виде уникального цвета. Согласно предоставленной вами информации:

Рана (синий)
Дополнительная метка
Фон (обычно черный или белый)

Убедитесь, что все ваши метки корректно аннотированы. Важно обеспечить, чтобы каждый пиксель изображения имел согласованную цветовую кодировку, соответствующую своей категории. Это обеспечит правильное распознавание классов после предсказания модели.

Шаг 2: Адаптация модели

Изменение конфигурации модели:
В оригинальном репозитории Medical Transformer, возможно, потребуется обновить конфигурацию модели. Откройте файл конфигурации (например, config.py) и найдите секцию, отвечающую за количество классов (num_classes). Убедитесь, что она установлена на 3 (для раны, дополнительной метки и фона).
```
num_classes = 3  # Модифицируйте это значение
```
Модификация функции потерь:
Для многоклассовой сегментации полезно использовать функцию потерь, такую как Cross-Entropy Loss. Убедитесь, что корректно настроена функция потерь для поддержки трех классов:
```
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
```
Обновление архитектуры:
Если в вашей текущей реализации используется выходной слой, обеспечивающий бинарную сегментацию, его необходимо адаптировать для многоклассового выходного слоя. Это касается изменения последнего полносвязного слоя:
```
self.classifier = nn.Linear(in_features, num_classes)  # Обновленная версия
```

Шаг 3: Настройка цветовых параметров

Ваша основная цель — корректно отобразить разделение классов на изображениях. Найдите в коде секцию, где осуществляется визуализация сегментации. Убедитесь, что к каждому классу назначен правильный цвет. Например:

colors = {
    0: [0, 0, 0],      # Фон
    1: [0, 0, 255],    # Рана (синий)
    2: [0, 255, 0]     # Дополнительная метка (зеленый)
}

Используйте эти цвета для наложения на исходное изображение, чтобы визуализировать результаты сегментации.

Шаг 4: Вычисление метрик

Для расчета индивидуальных метрик по каждому классу, вам нужно будет реализовать способность модели к подсчету и аугментации статистики по каждому классу (например, точность, полнота, F1-мера). Используйте структуру, подобную следующей:

def calculate_metrics(predictions, targets):
    # Код для расчета метрик
    metrics = {}
    for cls in range(num_classes):
        metrics[cls] = compute_metrics(predictions, targets, cls)
    return metrics

Это позволит вам выводить подробную информацию о производительности модели по каждому классу.

Заключение

Используя описанные шаги, вы сможете адаптировать модель Medical Transformer для многоклассовой сегментации ран. Не забывайте тщательно тестировать вашу модель, а также визуализировать результаты на валидационном наборе данных, чтобы удостовериться в корректности внесенных изменений. Успехов в вашем проекте!

Если у вас возникнут дополнительные вопросы или потребуется дополнительная помощь, не стесняйтесь обращаться за поддержкой сообщества или изучать документацию к модели.