Deep learning 用于三维体积数据的NIfTi与DICOM
选择NIfTi而不是DICOM或viz是否有主要好处。作为数据格式的选择？我正在研究三维立体语义分割。我必须先将格式转换为numpy array或tensor，然后再传送到网络，但我对选择的性能优势很好奇。这个问题可能是基于观点的，所以我要坚持事实 DICOM是一种功能强大、灵活但复杂的格式，其优势在于提供不同硬件和软件之间的互操作性。然而DICOM的一个潜在缺点是单个卷以2D切片序列的形式存储，这可能会很麻烦 NIfTi是Analyze文件格式的改进版本，其设计比DICOM更简单，同时仍保留所有基本元数据。它还有一个额外的好处，即可以在单个文件中存储一个卷，后面是一个简单的头，后面是原始数据。这样可以快速加载和处理 有许多适合这项任务的方法。你也可以考虑和NIfTi有很多共同之处。格式简单，解析和加载速度快，2、3、4D数据存储编码灵活。许多工具和库也可以处理NRRD文件Deep learning 用于三维体积数据的NIfTi与DICOM,deep-learning,computer-vision,image-segmentation,medical,Deep Learning,Computer Vision,Image Segmentation,Medical,选择NIfTi而不是DICOM或viz是否有主要好处。作为数据格式的选择？我正在研究三维立体语义分割。我必须先将格式转换为numpy array或tensor，然后再传送到网络，但我对选择的性能优势很好奇。这个问题可能是基于观点的，所以我要坚持事实 DICOM是一种功能强大、灵活但复杂的格式，其优势在于提供不同硬件和软件之间的互操作性。然而DICOM的一个潜在缺点是单个卷以2D切片序列的形式存储，这可能会很麻烦 NIfTi是Analyze文件格式的改进版本，其设计比DICOM更简单，同时仍保留所
所以，考虑到您的主要需求是高效存储和分析，NIfTi或NRRD将是一个更好的选择。问题非常广泛。你需要列出你的硬要求：速度？便携性？io库以X语言提供…第一个明显的要求：一个经过良好测试的库，可以读取并转换为numpy或tensor。第二个要求：速度