UWAFA GAN
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このコードは、「UWAFA-GAN: Ultra-wide-Angle Fluorescein Angiography Transformation via Multi-scale Generation and Registration Enhancement」という名前で JBHI 2024 に承認されたUWAFA-GANの pytorch 実装です。 UWF走査型レーザー検眼鏡(UWF-SLO)をUWFフルオレセイン血管造影(UWF-FA)に切り替えて微小な血管病変領域を表示することができ、多少の位置ずれを伴うUWF-SLOとUWF-FAのペアでトレーニングすることができます。
私たちは、オープンソース コードの包括性を高めることができる大量のトレーニング可能なデータを提供するために、倫理および承認の手順を熱心に進めています。ただし、現時点では大量のデータを公開することはできません。ご理解のほどよろしくお願いいたします。ただし、独自のデータがある場合でも、コードを使用してトレーニングおよび生成できます。サフィックスが ".jpg" のデータがパス"dataset/yours"にあると仮定します。まず、それらをトレーニング データセットにランダムにトリミングする必要があります。
python utils/advan_random_crop.py --datadir dataset/yours --output_dir dataset/data_slo2ffa --suffix .jpg --index_interval 0 --index_interval 100
これにより、 100組の suffix-jpg 画像がパス"dataset/yours"から切り取られ、結果がパス"dataset/data_slo2ffa"に置かれます。その後、トレーニング手順を実行できます。パス「config/train_config.yaml」で yaml ファイルを見つけ、そのdata_pathが正しいことを確認します。
train_config.yaml の一部
batchsize: 4
epoch: 40
num_D: 2
n_layers: 4
# validation setting
validation_epoch: 41
val_dir: ''
# dataloader
data_path: ["dataset/data_slo2ffa"]
val_length: 900
seed: -1
img_size: [832, 1088]
そして、次のコマンドを実行します。
python -u train_changed.py
UWF-SLO しか持っていない場合は、評価用の 6 ペアの例がdataset/example_pairsに用意されており、それを試すこともできます。評価するには、最初の UWF-SLO に 1.jpg、2 番目に 2.jpg という名前を付ける必要があります。dataset /example_pairsと同様です。
exp_final をダウンロードし、パス「./weights/exp_final」が正しいことを確認してください。ディレクトリ「exp_final」には、次の 3 つの要素が含まれている必要があります。
├── exp_final
├──discriminator.pt
├──generator.pt
├──reg.pt
そして、次のコマンドを実行します。
python -u utils/Model_evaluation_without_ffa.py --updir dataset/example_pairs
--model_updir weights/exp_final結果はパス dataset/example_pairs に保存されます。
@article{ge2024uwafa,
title={UWAFA-GAN: Ultra-Wide-Angle Fluorescein Angiography Transformation via Multi-scale Generation and Registration Enhancement},
author={Ge, Ruiquan and Fang, Zhaojie and Wei, Pengxue and Chen, Zhanghao and Jiang, Hongyang and Elazab, Ahmed and Li, Wangting and Wan, Xiang and Zhang, Shaochong and Wang, Changmiao},
journal={IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics},
year={2024},
publisher={IEEE}
}
