``` if parallel: radon_288_736 = para_prepare_parallel(2.5) radon_36_736 = para_prepare_parallel(16.5) helper = {"fbp_para_288_736": radon_288_736, "fbp_para_36_736": radon_36_736} while len(all_images) * args.batch_size < args.num_samples: model_kwargs = next(data) raw_img = model_kwargs.pop('raw_img').to("cuda") raw_img = down_up(raw_img,[288,736],"nearest") model_kwargs = {k: v.to(dist_util.dev()) for k, v in model_kwargs.items()} model_kwargs["fbp_para_36_736"] = radon_36_736 model_kwargs["fbp_para_288_736"] = radon_288_736 input_fbp = run_reco(th.flip(model_kwargs['low_res'].to("cuda") + 1., dims=[3]), helper["fbp_para_36_736"])[:,:,112:624,112:624] input_npy = input_fbp.squeeze().cpu().detach().numpy() plt.imshow(input_npy, cmap=plt.cm.gray) sample_fn = p_sample_loop_super_res sample = sample_fn( model, (args.batch_size, 1, 288, 736), #args.large_size, args.large_size # clip_denoised=args.clip_denoised, model_kwargs=model_kwargs, raw_img = raw_img, ) model_output_fbp = run_reco(th.flip(sample + 1.,dims=[3]), helper["fbp_para_288_736"])[:,:,112:624,112:624] target_fbp = run_reco(th.flip(raw_img + 1., dims=[3]), helper["fbp_para_288_736"])[:,:,112:624,112:624] target_npy = target_fbp.squeeze().cpu().detach().numpy() plt.imshow(target_npy, cmap=plt.cm.gray) npy = np.squeeze(model_output_fbp.cpu().detach().numpy()) print("mean: ", np.mean(npy)) print("std: ", np.std(npy)) print("max: ", np.max(npy)) print("min: ", np.min(npy)) raw_npy = target_fbp.squeeze().cpu().detach().numpy() print("SSIM:", ssim(npy, raw_npy,data_range=raw_npy.max()-raw_npy.min())) l2loss = th.nn.MSELoss().to(dist_util.dev()) print("MSELoss:", l2loss(model_output_fbp, target_fbp.to(dist_util.dev())).item()) lpip_loss = lpips.LPIPS(net="alex").to(dist_util.dev()) lpip_value = lpip_loss(model_output_fbp, target_fbp.to(dist_util.dev())) print("lpips:", lpip_value.item()) break```逐行解释代码

以下是您提供的代码的逐行注释和功能解释： --- ### **第1部分 - 并行计算准备** ```python if parallel: radon_288_736 = para_prepare_parallel(2.5) radon_36_736 = para_prepare_parallel(16.5) ``` - 如果`parallel`标志为真，则调用函数`para_prepare_parallel()`分别生成两个变量 `radon_288_736` 和 `radon_36_736`。 - 参数`2.5`和`16.5`可能是某种配置值，用于初始化并行处理的相关数据结构。 **作用**: 准备了两组平行运算的数据，通常涉及Radon变换或其他图像重建相关的预处理操作。 ```python helper = {"fbp_para_288_736": radon_288_736, "fbp_para_36_736": radon_36_736} ``` - 将上述计算得到的结果存入字典`helper`中，便于后续引用。 **作用**: 创建了一个辅助字典存储预先计算好的参数，方便在不同阶段复用。 --- ### **第2部分 - 循环采样条件设定** ```python while len(all_images) * args.batch_size < args.num_samples: ``` - 检查当前已采集到的样本数是否小于目标总样本数 (`args.num_samples`)。 - 条件满足时进入循环体继续采样。 **作用**: 控制模型运行过程中生成的目标样本总量。 --- ### **第3部分 - 数据加载与前处理** ```python model_kwargs = next(data) raw_img = model_kwargs.pop('raw_img').to("cuda") raw_img = down_up(raw_img, [288, 736], "nearest") ``` - 使用迭代器`data`获取下一批次输入数据，并从中提取原始图片`raw_img`。 - 调整`raw_img`大小至 `[288, 736]` 分辨率，采用“最近邻插值”(`"nearest"`)的方式完成上采样或下采样。 **作用**: 加载批次数据并对其中的关键字段进行设备迁移及尺寸调整。 --- ### **第4部分 - 输入张量转移** ```python model_kwargs = {k: v.to(dist_util.dev()) for k, v in model_kwargs.items()} model_kwargs["fbp_para_36_736"] = radon_36_736 model_kwargs["fbp_para_288_736"] = radon_288_736 ``` - 遍历`model_kwargs`的所有键值对并将所有张量转移到指定的计算设备（如GPU）。 - 更新`model_kwargs`以包含之前预设的帮助变量`radon_36_736`和`radon_288_736`。 **作用**: 确保所有参与计算的张量都位于正确的硬件加速设备上，并补充额外的参数支持。 --- ### **第5部分 - 初始FBP重构** ```python input_fbp = run_reco(th.flip(model_kwargs['low_res'].to("cuda") + 1., dims=[3]), helper["fbp_para_36_736"])[:, :, 112:624, 112:624] input_npy = input_fbp.squeeze().cpu().detach().numpy() plt.imshow(input_npy, cmap=plt.cm.gray) ``` - 对低分辨率图像`low_res`应用翻转操作后通过`run_reco()`进行滤波反投影(FBP)，结果裁剪至中心区域 `(112:624, 112:624)`。 - 结果转换成NumPy数组并在灰度图模式下显示出来。 **作用**: 执行初始的FBP重构过程并通过可视化检查初步效果。 --- ### **第6部分 - 样本生成主流程** ```python sample_fn = p_sample_loop_super_res sample = sample_fn( model, (args.batch_size, 1, 288, 736), model_kwargs=model_kwargs, raw_img=raw_img, ) ``` - 定义采样函数`sample_fn`指向超分辨生成的核心函数`p_sample_loop_super_res`。 - 调用该函数执行一次扩散模型驱动下的高分辨率图像生成任务，生成的样本形状为`(batch_size, 1, 288, 736)`。 **作用**: 基于给定条件从扩散模型中生成一组新的高分辨率图像作为预测输出。 --- ### **第7部分 - 输出对比评估** #### （1）最终FBP重构 ```python model_output_fbp = run_reco(th.flip(sample + 1., dims=[3]), helper["fbp_para_288_736"])[:, :, 112:624, 112:624] target_fbp = run_reco(th.flip(raw_img + 1., dims=[3]), helper["fbp_para_288_736"])[:, :, 112:624, 112:624] ``` - 对比生成样本和真实图像，均经过相同的FBP重构步骤后截取有效区域。 **作用**: 获取生成图像与目标图像对应的物理空间表示形式以便进一步分析。 #### （2）统计信息打印 ```python npy = np.squeeze(model_output_fbp.cpu().detach().numpy()) print("mean: ", np.mean(npy)) print("std: ", np.std(npy)) print("max: ", np.max(npy)) print("min: ", np.min(npy)) ``` - 提取生成图像的主要统计数据（均值、标准差等），帮助理解其分布特征。 #### （3）质量指标计算 ```python ssim_value = ssim(npy, target_npy, data_range=target_npy.max() - target_npy.min()) l2loss = th.nn.MSELoss().to(dist_util.dev()) mse_value = l2loss(model_output_fbp, target_fbp.to(dist_util.dev())).item() lpip_loss = lpips.LPIPS(net="alex").to(dist_util.dev()) lpip_value = lpip_loss(model_output_fbp, target_fbp.to(dist_util.dev())) print("SSIM:", ssim_value) print("MSELoss:", mse_value) print("lpips:", lpip_value.item()) ``` - 计算三种常见评价指标： 1. SSIM：衡量感知相似性； 2. MSE Loss：量化像素级差异； 3. LPIPS：基于深度学习网络的高级视觉距离测量。 **作用**: 综合反映生成图像的质量及其与参考图像的一致程度。 --- ### **总结** 这段代码主要实现了基于扩散模型的医学影像超级分辨率增强算法，并结合传统的滤波反投影技术进行了全面验证。它展示了如何将现代机器学习方法融入传统领域以改进性能。 --- ###