我有一个基于深度学习的医学图像注册模型，并且我已经在模型的 GitHub 存储库中给出的数据集（大脑 MRI 图像）上对其进行了训练。现在我想在我自己的数据集（FBCT 和 CBCT 图像）上训练它 - 有人可以告诉我如何做到这一点的步骤吗？ 我是否需要更改数据集的大小以匹配其他数据集？图片的形态在训练等中发挥作用吗？
提前谢谢您。
检查原始数据集中使用的图像尺寸、体素间距和预处理步骤（例如归一化）。
分析数据格式以及如何将其加载到模型的代码库中。
回顾训练期间使用的增强技术。
确保图像尺寸与原始训练数据集中使用的尺寸相匹配。如果您的数据集具有不同的大小，您可能需要调整它们的大小或裁剪它们。对于体积数据，可能需要进行 3D 重采样以匹配体素分辨率。如果原始数据集使用强度归一化（例如，在 0 和 1 之间缩放像素值），则需要对数据集应用相同的预处理。
将数据集转换为模型期望的格式，或修改代码库中的数据加载器以处理数据集的格式。如果您的任务需要地面真实标签（例如，分割图或用于注册的地标），请确保您的数据集具有相应的标签并且格式正确。
与模型最初训练的 MRI 图像相比，FBCT 和 CBCT 图像可能具有不同的强度分布。您可能需要从头开始重新训练模型或使用领域适应技术（例如迁移学习）。可能需要特定于模态的预处理。例如，MRI 图像通常具有 FBCT/CBCT 中可能不存在的非线性强度变化，因此请考虑使用适合您的模式的预处理流程。如果模型需要特定数量的通道（例如灰度或多模式输入），请确保您的数据符合这些要求。