読者です 読者をやめる 読者になる 読者になる

2月13日の日記。進捗メモ

今日はMRI画像を読み込むのに必死だった。ここ最近はいつもそう。

pythonで読み込んでいるんだけども、nibabelで読み込んだ3D画像をnumpy配列に変えて結合するというだけの作業で1日が終わった。自分の能力に呆れる。

 

ちなみにそれをやってもやはり94GBのデータをまとめてやろうとするとメモリが死んだ。小分けにする必要は確実にあるようだ。

 

また、MRI画像の撮影元(病院)によって画像の大きさが違う。全て同じ大きさに直さなければCNNにかけることはできないし、ついでに画像縮小してちょっと軽くしたい気持ちもある。でも3D画像の縮小ってどうやるの?パッケージあるの?

 

普通の2D画像だったらPILでもopenCVでもいいからすぐできるけど、3D画像をどう縮小すればいいのか分からない。最悪の場合自分で配列計算することになるのかなあ。でも計算式が分からない。周りのピクセルの値の平均でも取るのかな・・それじゃぼかしか。うーむまぁ調べれば出ると思うけど

 

もしくは3D画像とはいえ1層1層は2D画像なわけだから1層ごとに縮小して合体・・できないかなぁ・・うーんちょっと頭こんがらがってきた

 

あと自分の研究の構想上3D畳み込みニューラルネットも実装しないといけない。サンプルコード落ちてないかなあ・・うーん

 

あと可視化?見える化?Visualizationも考えなきゃいけないし・・でもまぁ後の方でいいよねとにかく今はCNNにかけないと。

 

つーか教授がtensorflowしか認めないんだよなぁ。別に他のでもCNNとしての性能は変わらないだろうにさぁ。何か目的のコードがあったとしてもtensorflowじゃなかったりするのよ。それをtensorflowに直すのめんどいじゃん?まぁ構造がすぐ掴める人は関係ないのかもだけどさあ

つかtensorboardがバグるんだよなぁ。なんでだろう変なgpuの実装の仕方したせい・・なのかなtensorboard使えなきゃtensorflowの利点皆無な気もする