pretrain.append('True') TRAIN = train_path VAL = test_path train_data = datasets.ImageFolder(root=TRAIN, transform=preprocess) val_data = datasets.ImageFolder(root=VAL, transform=preprocess) train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = DataLoader(val_data, batch_size=batch_size, shuffle=False) print('数据加载完成，开始训练') # 初始化model model = run_train(num_classes) # 训练C类别的分类问题，用CrossEntropyLoss(交叉熵损失函数) criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 优化器 optimizer = torch.optim.Adam(model.model.parameters(), learning_rate) best_acc = 0

<think>好的，我现在需要帮助用户设计一个基于PyTorch的深度学习模型，用于CTA图像分类。用户要求结合注意力机制和Transformer架构，处理类别不平衡，应用医学图像的数据增强，使用留交法验证，并输出详细的评估指标和保存最优模型。我得一步步来，先理清各个需求。 首先，数据准备部分。用户的数据结构是两个主文件夹growth和stable，每个下面有患者ID的子文件夹。这可能需要使用ImageFolder或者自定义Dataset来处理。不过因为子文件夹结构可能不是直接的类别，可能需要调整。比如，每个主文件夹下的子文件夹可能代表不同的患者，但主文件夹才是类别标签。这时候可能需要自定义Dataset，遍历主文件夹下的所有子文件夹中的图像，并将主文件夹名作为标签。或者用户的数据结构可能是growth和stable作为类别，每个类别的子文件夹是患者ID，这种情况下可以使用ImageFolder，因为它会自动根据主文件夹名分配标签。需要确认这一点，但用户描述中提到“两个主文件夹growth和stable下各含多个以患者ID命名的子文件夹”，所以可能每个患者的数据存放在各自的子文件夹中，但主文件夹是类别。因此，正确的处理方式应该是将所有子文件夹中的图像归到主文件夹的类别下。比如，所有growth下的患者子文件夹中的图像都是growth类，stable同理。这时候可以使用ImageFolder，并设置is_valid_file参数，或者使用自定义Dataset来递归读取所有图像。 接下来是数据增强。医学图像通常需要保留关键解剖结构，所以数据增强方法应该小心。用户提到小角度旋转，比如±5度，这比较合理。还可以考虑水平翻转、轻微平移、缩放等。但需要避免改变图像的关键特征，例如过大的旋转或扭曲。在PyTorch中，可以使用transforms模块来组合这些增强方法。 类别不平衡问题。用户的数据可能存在growth和stable类别样本数量差异大的情况。解决方法包括加权损失函数（如WeightedRandomSampler）、过采样少数类或欠采样多数类。在PyTorch中，可以在DataLoader中使用WeightedRandomSampler来平衡每个batch的样本分布。需要先计算每个类别的样本数量，然后为每个样本分配权重，使得少数类样本有更高的抽样概率。 然后是模型架构。用户要求结合注意力机制和Transformer。可能的方案是使用CNN作为特征提取器，然后接Transformer编码器层，或者使用Vision Transformer（ViT）结构。但ViT通常需要较大的数据量，而医学图像数据可能有限，所以可以考虑混合模型。例如，使用CNN（如ResNet）提取局部特征，再通过Transformer的自注意力机制捕捉全局上下文。或者使用卷积块和Transformer块的混合结构。此外，可以加入通道注意力（如SENet）或空间注意力模块到CNN中，增强重要特征的提取。 另一个方案是使用CNN作为backbone，后面接Transformer编码器。比如，将CNN提取的特征图展平为序列，输入到Transformer中，最后通过分类头输出结果。同时，在CNN部分加入注意力模块，如CBAM（Convolutional Block Attention Module），这样结合了CNN的局部感知和注意力机制的重点聚焦。 处理完模型结构后，需要考虑损失函数。类别不平衡问题可以通过加权交叉熵损失处理，根据类别样本数的倒数或其他方法设置权重。例如，如果growth类样本较少，则其权重较高，以平衡损失计算。 交叉验证方面，用户提到留交法，可能是指留出法（hold-out）或交叉验证（如k-fold）。这里可能需要用k折交叉验证，将数据集分成k个子集，每次用k-1个训练，1个验证，循环k次。但留出法可能是指留一部分作为验证集。但用户提到“留交法”，可能是留一法（Leave-One-Out），不过对于医学图像，通常样本量不大，留一法可能计算开销大，但更准确。需要根据数据量来决定。如果数据较多，k-fold更合适。在PyTorch中，需要自定义数据集的划分方式，可能要用到SubsetRandomSampler或者Subset来创建不同的训练/验证集。 模型评估指标需要包括准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC-ROC等。对于二分类问题，特别是类别不平衡时，F1和AUC更为重要。在训练过程中，需要记录这些指标，可以使用TorchMetrics库来方便计算。 保存最优模型方面，需要在每个epoch后评估验证集的性能，并保存表现最好的模型。可以使用PyTorch的checkpoint功能，保存模型参数和优化器状态。或者简单保存整个模型。 现在，整合这些思路，写出代码的大体结构： 1. 数据加载和预处理： - 使用ImageFolder或自定义Dataset读取数据，正确处理子文件夹结构。 - 应用数据增强：小角度旋转、翻转等。 - 处理类别不平衡，使用WeightedRandomSampler。 2. 模型定义： - 结合CNN和Transformer。例如，ResNet作为特征提取器，接Transformer编码器层。 - 添加注意力机制，比如在CNN中插入CBAM模块，或者在特征输入Transformer前使用自注意力。 3. 训练循环： - 实现k折交叉验证，分割数据集。 - 定义损失函数，如带权重的交叉熵损失。 - 优化器选择，如Adam。 - 记录训练过程中的损失、准确率等指标。 4. 模型评估： - 在每个epoch计算验证集的各项指标。 - 保存最佳模型，基于验证集的指标（如F1分数）。 5. 测试阶段： - 在测试集上评估最终模型，输出分类报告和混淆矩阵。 需要注意的细节： - 数据路径的处理，确保所有子文件夹中的图像被正确加载。 - 数据增强方法要适合医学图像，不能破坏关键特征。 - 交叉验证的实现可能需要手动分割数据，特别是在PyTorch中如何管理不同的fold。 - 类别权重的计算，根据训练集的样本数量来确定。 - 如何结合CNN和Transformer的结构，可能需要调整特征维度。 现在，针对代码部分，可能需要以下模块： 自定义数据集类，处理嵌套子文件夹； 模型定义，结合CNN和Transformer； 训练循环中集成交叉验证； 使用WeightedRandomSampler平衡数据； 保存最佳模型。 可能的代码结构： 数据加载部分： 由于ImageFolder可能无法直接处理两层子文件夹（如主类别文件夹下每个样本是一个子文件夹），因此需要自定义Dataset，遍历主文件夹下的所有子文件夹中的图像。例如： from torchvision.datasets import DatasetFolder, ImageFolder import os from PIL import Image class CustomDataset(Dataset): def __init__(self, root_dir, transform=None): self.root_dir = root_dir self.transform = transform self.classes = ['growth', 'stable'] self.class_to_idx = {'growth':0, 'stable':1} self.samples = [] for target_class in self.classes: class_dir = os.path.join(root_dir, target_class) for patient_dir in os.listdir(class_dir): patient_path = os.path.join(class_dir, patient_dir) if os.path.isdir(patient_path): for img_name in os.listdir(patient_path): img_path = os.path.join(patient_path, img_name) self.samples.append((img_path, self.class_to_idx[target_class])) def __len__(self): return len(self.samples) def __getitem__(self, idx): img_path, label = self.samples[idx] image = Image.open(img_path).convert('RGB') if self.transform: image = self.transform(image) return image, label 这样，每个样本的路径都被正确收集，无论有多少层患者子文件夹。 数据增强部分： 使用transforms.Compose，例如： train_transform = transforms.Compose([ transforms.RandomRotation(5), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.RandomVerticalFlip(), transforms.Resize((256, 256)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) 处理类别不平衡： 计算每个类别的样本数，然后为每个样本分配权重： from torch.utils.data import DataLoader, WeightedRandomSampler dataset = CustomDataset(root_dir, transform=train_transform) # 统计每个类别的样本数 class_counts = {} for sample in dataset.samples: label = sample[1] if label in class_counts: class_counts[label] +=1 else: class_counts[label] =1 num_samples = len(dataset) class_weights = {0: 1/class_counts[0], 1:1/class_counts[1]} sample_weights = [class_weights[label] for _, label in dataset.samples] sampler = WeightedRandomSampler(sample_weights, num_samples=len(sample_weights), replacement=True) 然后，在DataLoader中使用sampler参数。 模型定义部分： 例如，使用ResNet作为backbone，接Transformer编码器： import torch.nn as nn from torchvision.models import resnet50 from torch.nn import TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer class CNNTransformer(nn.Module): def __init__(self, num_classes=2): super().__init__() self.cnn = resnet50(pretrained=True) # 移除最后的全连接层 self.cnn = nn.Sequential(*list(self.cnn.children())[:-2]) # 假设CNN输出的特征图是2048x7x7 self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)) # 转换为序列输入Transformer self.transformer_encoder = TransformerEncoder( TransformerEncoderLayer(d_model=2048, nhead=8), num_layers=3 ) self.fc = nn.Linear(2048, num_classes) def forward(self, x): x = self.cnn(x) # (batch, 2048, 7,7) x = self.avgpool(x) # (batch, 2048, 1,1) x = x.flatten(2).permute(2,0,1) # (seq_len=1, batch, 2048) x = self.transformer_encoder(x) # (seq_len, batch, 2048) x = x.mean(dim=0) # (batch, 2048) x = self.fc(x) return x 不过，这样的结构可能没有充分利用Transformer，因为序列长度只有1。可能需要将CNN的特征图展开成更长的序列。例如，将特征图的空间维度展开成序列： class CNNTransformer(nn.Module): def __init__(self, num_classes=2): super().__init__() self.cnn = resnet50(pretrained=True) self.cnn = nn.Sequential(*list(self.cnn.children())[:-2]) # 输出2048x7x7 self.transformer_encoder = TransformerEncoder( TransformerEncoderLayer(d_model=2048, nhead=8), num_layers=3 ) self.fc = nn.Linear(2048, num_classes) def forward(self, x): x = self.cnn(x) # (batch, 2048, 7,7) batch_size = x.size(0) # 将空间维度展开为序列：每个空间位置作为序列的一个元素 x = x.flatten(2).permute(2, 0, 1) # (7*7=49, batch, 2048) x = self.transformer_encoder(x) # (49, batch, 2048) x = x.mean(dim=0) # (batch, 2048) x = self.fc(x) return x 这样，Transformer处理的是每个空间位置的特征，可能更有效。同时，可以在CNN部分加入注意力模块，例如在ResNet的每个块后添加CBAM。 另一个方式，使用Vision Transformer的结构，将图像分块，但可能更适合较大图像。或者使用Swin Transformer。 不过用户要求结合注意力机制和Transformer，所以上述结构可能满足。但可能需要进一步调整。 训练循环和交叉验证： 使用StratifiedKFold来保持每折的类别分布： from sklearn.model_selection import StratifiedKFold dataset = CustomDataset(...) labels = [label for _, label in dataset.samples] skf = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True) for fold, (train_idx, val_idx) in enumerate(skf.split(dataset.samples, labels)): train_sampler = SubsetRandomSampler(train_idx) val_sampler = SubsetRandomSampler(val_idx) train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, sampler=train_sampler) val_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, sampler=val_sampler) # 训练过程 for epoch in range(epochs): # training # validation # save best model based on val metric 不过，这里需要处理每个fold的训练，包括重新初始化模型和优化器，以及重新计算类别权重。对于每个fold，可能需要在训练集部分重新计算样本的权重，因为不同fold的类别分布可能不同。 因此，在每折分割后，需要根据当前训练集的样本分布计算WeightedRandomSampler： for fold, (train_idx, val_idx) in enumerate(skf.split(dataset.samples, labels)): train_subset = Subset(dataset, train_idx) # 计算当前训练集的类别分布 class_counts = [0, 0] for idx in train_idx: label = dataset.samples[idx][1] class_counts[label] +=1 weights = [1/class_counts[label] for _, label in train_subset] sampler = WeightedRandomSampler(weights, len(train_idx), replacement=True) train_loader = DataLoader(train_subset, batch_size=32, sampler=sampler) val_loader = DataLoader(Subset(dataset, val_idx), batch_size=32) 这样，每个fold的WeightedRandomSampler根据当前训练集的分布进行调整。 模型评估指标： 在训练过程中，可以使用torchmetrics中的MetricCollection： from torchmetrics import Accuracy, Precision, Recall, F1Score, AUROC from torchmetrics.aggregation import MeanMetric train_metrics = MetricCollection({ 'acc': Accuracy(task='binary'), 'precision': Precision(task='binary'), 'recall': Recall(task='binary'), 'f1': F1Score(task='binary'), }) val_metrics = MetricCollection({ 'acc': Accuracy(task='binary'), 'precision': Precision(task='binary'), 'recall': Recall(task='binary'), 'f1': F1Score(task='binary'), 'auroc': AUROC(task='binary') }) 在每个batch的训练和验证中更新这些指标，并在epoch结束时计算平均值。 保存最佳模型： 在每次验证后，根据验证集的指标（如F1分数）保存最好的模型： best_f1 = 0.0 for epoch in epochs: # train # validate current_f1 = val_metrics['f1'].compute() if current_f1 > best_f1: best_f1 = current_f1 torch.save(model.state_dict(), 'best_model.pth') 最后，在测试集上评估，使用保存的最佳模型。 总结可能遇到的挑战： 1. 数据路径处理是否正确，确保所有图像被正确加载。 2. 类别不平衡处理是否有效，可能需要调整权重或使用其他方法如Focal Loss。 3. Transformer部分的设计是否合理，是否能够有效捕捉图像特征。 4. 交叉验证的实现是否高效，特别是在大数据集时。 5. 医学图像的数据增强是否合理，是否引入不必要的噪声。 现在，综合这些思考，编写代码时需要注意这些点，确保每个部分正确实现，并进行测试。</think>以下是一个基于PyTorch框架实现的CTA图像分类解决方案，整合了注意力机制、Transformer架构、类别不平衡处理和交叉验证： ### 一、数据准备与预处理 ```python import torch from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from torchvision import transforms import os from PIL import Image from sklearn.model_selection import StratifiedKFold class CTA_Dataset(Dataset): def __init__(self, root_dir, transform=None): self.classes = ['growth', 'stable'] self.transform = transform self.samples = [] for class_idx, class_name in enumerate(self.classes): class_dir = os.path.join(root_dir, class_name) for patient_dir in os.listdir(class_dir): patient_path = os.path.join(class_dir, patient_dir) if os.path.isdir(patient_path): for img_name in os.listdir(patient_path): self.samples.append(( os.path.join(patient_path, img_name), class_idx )) def __len__(self): return len(self.samples) def __getitem__(self, idx): img_path, label = self.samples[idx] image = Image.open(img_path).convert('RGB') if self.transform: image = self.transform(image) return image, label # 医学图像增强策略 train_transform = transforms.Compose([ transforms.RandomRotation(5), transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.3), transforms.RandomVerticalFlip(p=0.3), transforms.Resize((256, 256)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) ``` ### 二、模型架构设计 ```python import torch.nn as nn from torchvision.models import resnet50 from torch.nn import TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer class AttentionTransformer(nn.Module): def __init__(self, num_classes=2): super().__init__() # CNN特征提取 self.backbone = resnet50(pretrained=True) self.backbone = nn.Sequential(*list(self.backbone.children())[:-2]) # 通道注意力 self.channel_attention = nn.Sequential( nn.AdaptiveAvgPool2d(1), nn.Conv2d(2048, 128, 1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(128, 2048, 1), nn.Sigmoid() ) # Transformer编码器 encoder_layer = TransformerEncoderLayer( d_model=2048, nhead=8, dim_feedforward=4096 ) self.transformer = TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=3) # 分类头 self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(2048, 512), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.3), nn.Linear(512, num_classes) ) def forward(self, x): # CNN特征提取 x = self.backbone(x) # [B, 2048, 8, 8] # 通道注意力 attention = self.channel_attention(x) x = x * attention # 转换为序列输入 x = x.flatten(2).permute(2, 0, 1) # [64, B, 2048] # Transformer处理 x = self.transformer(x) x = x.mean(dim=0) # 全局平均 return self.classifier(x) ``` ### 三、训练与验证流程 ```python from torch.optim import AdamW from torch.utils.data import Subset from torchmetrics.classification import BinaryAccuracy, BinaryF1Score from collections import defaultdict def train_model(fold, train_idx, val_idx): # 初始化模型 model = AttentionTransformer() criterion = nn.CrossEntropyLoss(weight=torch.tensor([1.0, class_weights[1]/class_weights[0]])) optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-4) # 数据加载 train_subset = Subset(dataset, train_idx) val_subset = Subset(dataset, val_idx) # 处理类别不平衡 class_counts = torch.bincount(torch.tensor([label for _, label in train_subset])) sample_weights = torch.tensor([1/class_counts[label] for _, label in train_subset]) sampler = WeightedRandomSampler(sample_weights, len(train_idx)) train_loader = DataLoader(train_subset, batch_size=16, sampler=sampler) val_loader = DataLoader(val_subset, batch_size=16) # 训练循环 best_f1 = 0 for epoch in range(20): model.train() for images, labels in train_loader: outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 验证 model.eval() all_preds = [] all_labels = [] with torch.no_grad(): for images, labels in val_loader: outputs = model(images) preds = torch.argmax(outputs, dim=1) all_preds.extend(preds.cpu()) all_labels.extend(labels.cpu()) # 计算指标 f1 = BinaryF1Score()(torch.tensor(all_preds), torch.tensor(all_labels)) if f1 > best_f1: best_f1 = f1 torch.save(model.state_dict(), f'best_model_fold{fold}.pth') return best_f1 # 交叉验证 dataset = CTA_Dataset('path/to/data', transform=train_transform) skf = StratifiedKFold(n_splits=5) results = [] for fold, (train_idx, val_idx) in enumerate(skf.split(dataset.samples, [s[1] for s in dataset.samples])): print(f'Fold {fold+1}') fold_f1 = train_model(fold, train_idx, val_idx) results.append(fold_f1) print(f'Fold {fold+1} Best F1: {fold_f1:.4f}') print(f'Average F1: {sum(results)/len(results):.4f}') ``` ### 四、模型评估与部署 ```python from sklearn.metrics import classification_report, roc_auc_score def evaluate_model(model_path, test_loader): model = AttentionTransformer().load_state_dict(torch.load(model_path)) model.eval() all_preds = [] all_probs = [] all_labels = [] with torch.no_grad(): for images, labels in test_loader: outputs = model(images) probs = torch.softmax(outputs, dim=1) preds = torch.argmax(outputs, dim=1) all_probs.extend(probs[:,1].cpu()) all_preds.extend(preds.cpu()) all_labels.extend(labels.cpu()) print(classification_report(all_labels, all_preds)) print(f"AUC: {roc_auc_score(all_labels, all_probs):.4f}") ```