数据转换形式

CT：

• 格式：二进制，float32(.bin文件)
• 形状：(9830400,)
• 需要转换的格式：reshape(150,256,256)--256*256为每张图像的大小

DVF：

• 格式：二进制，float32
• 形状：(29491200,)
• 需要转换的格式：reshape(3,150,256,256)--256*256为每张图像的大小

DRR(projection):

• 格式：二进制，float32
• 形状：(1800000,)
• 需要转换的格式：reshape(100,240,300)--240*300为每张图像的大小,其中第25张为标准正投

数据集

• 位置：
  • Dataset/Digital_phantom :数字模体数据
  • Dataset/Patient: 真实病人数据
• 结构：
  • Origin
    • CT
    • DVF
    • PCA： 存放每个DVF对应的PCA系数
    • projection：每个CT正向投影的DRR图像
    • DVF_trans_PCA：存放所有DVF的特征向量
  • Product_9dvf
    • projections: 进行数据扩充的DRR图像

程序设置：

• tools/Config.py : 设置一些基础设置（学习率，batch_size,以及一些文件路径）
• tools/cfg/xxx.yaml : 特殊设置 （当前输入图像数量，模型，损失函数）
  • pca_space.ymal : 使用空间网络（接受单个图像输入）
  • pca_spaceAndTime.yaml : 使用时空网络（接受序列输入）

程序运行：

• train.py : 程序训练
• test.py : 使用训练好的权重进行测试
• estimate.py : 对测试后的图像进行各个指标的验证