UWAFA GAN
1.0.0
이 코드는 "UWAFA-GAN: 다중 규모 생성 및 등록 향상을 통한 초광각 형광 혈관 조영술 변환"이라는 JBHI 2024에서 승인된 UWAFA-GAN 의 파이토치 구현입니다. UWF 스캐닝 레이저 검안경 검사(UWF-SLO)를 UWF 형광 혈관 조영술(UWF-FA)로 전환하고 작은 혈관 병변 영역을 표시하는 데 사용할 수 있으며 UWF-SLO와 UWF-FA 쌍의 약간의 정렬 불량에 대해 훈련할 수 있습니다.
우리는 오픈 소스 코드의 포괄성을 향상시킬 수 있는 훈련 가능한 대량의 데이터를 제공하기 위해 윤리 및 승인 절차를 부지런히 탐색하고 있습니다. 그러나 현재로서는 상당한 양의 데이터를 공개적으로 공개할 수 없습니다. 이 문제에 대해 이해해 주셔서 감사합니다. 그러나 자체 데이터가 있는 경우에도 우리 코드를 사용하여 훈련하고 생성할 수 있습니다. 접미사가 ".jpg"인 데이터가 "dataset/yours" 경로에 있다고 가정합니다. 먼저 해당 데이터를 훈련 데이터세트로 무작위로 잘라야 합니다.
python utils/advan_random_crop.py --datadir dataset/yours --output_dir dataset/data_slo2ffa --suffix .jpg --index_interval 0 --index_interval 100
그러면 "dataset/yours" 경로에서 100 쌍의 suffix-jpg 이미지가 자르고 결과가 "dataset/data_slo2ffa" 경로에 저장됩니다. 그런 다음 훈련 절차를 실행할 수 있습니다. "config/train_config.yaml" 경로에서 yaml 파일을 찾아 해당 파일의 data_path가 올바른지 확인하세요.
train_config.yaml의 일부
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]
그리고 다음 명령을 실행하세요:
python -u train_changed.py
UWF-SLO만 있고 시도해 볼 수도 있는 경우 데이터 세트/example_pairs 에서 평가를 위한 6쌍의 예제를 제공합니다. 평가하려면 첫 번째 UWF-SLO의 이름을 1.jpg로 지정하고 두 번째 UWF-SLO 의 이름을 2.jpg로 지정해야 합니다.
exp_final을 다운로드하고 "./weights/exp_final" 경로가 올바른지 확인하세요. "exp_final" 디렉터리에는 다음 세 가지 요소가 포함되어야 합니다.
├── exp_final
├──discriminator.pt
├──generator.pt
├──reg.pt
그리고 다음 명령을 실행하세요:
python -u utils/Model_evaluation_without_ffa.py --updir dataset/example_pairs
--model_updir weights/exp_final결과는 데이터 세트/example_pairs 경로에 저장됩니다.
@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}
}
