CT사진에서 폐사진만 가져오기!!

www.youtube.com/watch?v=z8lK69BQ0VE&t=556s

이 영상과 케라스로 짠 코드를 보고 pytorch로 바꿔 구현해보았다.

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epoch : 100

batch size : 32

model :

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        # 가중치 초기화
        super(Net, self).__init__()

        # sequential을 사용하면 편하게 모델 만들기 가능
        self.layer1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 32, 3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(32, 64, 3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(64, 128, 3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(2),
        )

        self.layer2 = nn.Sequential(
            nn.Upsample(scale_factor=2),
            nn.Conv2d(128, 128, 3, padding=1),
            nn.Sigmoid(),
            nn.Upsample(scale_factor=2),
            nn.Conv2d(128, 64, 3, padding=1),
            nn.Sigmoid(),
            nn.Upsample(scale_factor=2),
            nn.Conv2d(64, 1, 3, padding=1),
            nn.Sigmoid()
        )
    #foward 생략

optim, loss function :

optim = torch.optim.SGD(my_net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
loss_function = nn.BCELoss()

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테스트 결과

 

왼쪽부터 ct사진(input), 정답사진, 모델이 뱉은 output 순이다.

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그냥 케라스를 pytorch로 옮기기만 하는데도 데이터를 넣는 부분에서 헷갈려서 시간이 조금 걸렸다.ㅠ

전체 코드는 밑의 깃허브에 올려놨습니다. 허접이라 잘못짠 부분이 있을수도 있습니다. ㅠ

github.com/Kwonkunkun/CT_Lung_Pytorch

Kwonkunkun/CT_Lung_Pytorch

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