我的数据集是四分类单模态大豆ct数据集，文件夹里包含ct和label文件夹，代表原始ct图和标签。代码将它们改为nnUNNet支持的格式并存放到指定文件夹。假如我的ct里面的文件夹文件从上到下按顺序分别为01_1.nii,01_2.nii,11_1.nii，转换后就是case_0001_0000.nii.gz,case_0002_0000.nii.gz,case_0003_0000.nii.gz。注意不需要划分测试

<think>嗯，用户想把四分类单模态大豆CT数据集转换成nnUNet支持的格式。他们的数据现在有CT和Label文件夹，里面的文件类似01_1.nii、01_2.nii、11_1.nii这样的命名。需要生成case_0001_0000.nii.gz这样的结构，并且不进行测试集划分。 首先，我得回忆一下nnUNet的数据格式要求。根据引用[2]，nnUNet要求每个文件命名最后有一个四位数的标识符，表示模态，比如0000是第一个模态。同时，标签文件应该以.nii.gz结尾，并且文件名需要与对应的图像文件对应，只是标识符部分不同。比如图像是case_0001_0000.nii.gz，标签可能是case_0001.nii.gz。 接下来，用户的数据结构是CT和Label两个文件夹。CT里的文件是01_1.nii、01_2.nii等，可能每个样本有两个CT文件？或者可能是不同的切片？这里可能需要确认。不过用户说是单模态，所以可能每个样本有一个CT文件，但文件名中的第二个数字可能代表不同的样本。例如，01_1.nii可能是样本01的CT，01_2.nii可能是另一个样本？或者可能这里的命名有误？ 假设用户的数据中，每个样本的CT文件在CT文件夹里，命名类似XX_Y.nii，其中XX是样本编号，Y可能是不同的模态或其他信息。但由于用户提到是单模态，所以Y可能不是模态标识，可能需要忽略，或者需要将每个样本的CT文件处理为0000模态。 但根据用户提供的例子，他们希望生成case_0001_0000.nii.gz这样的命名，说明每个样本可能有一个模态，即每个样本对应一个CT图像，所以每个CT文件对应一个样本，而标识符0000代表单模态。 那么，可能需要将每个原始CT文件重命名为case_XXXX_0000.nii.gz，其中XXXX是四位数的编号，比如0001、0002等。同时，标签文件需要命名为case_XXXX.nii.gz，放在labelsTr文件夹中。 用户当前的文件名如01_1.nii，可能其中的01是样本ID，后面的1可能是什么？比如可能是不同的切片或时间点？或者可能是重复的编号？需要进一步明确。不过用户可能希望将每个CT文件视为一个独立的样本，所以需要将01_1.nii转换为case_0001_0000.nii.gz，01_2.nii转换为case_0002_0000.nii.gz，以此类推。或者，可能01是样本ID，后面的1和2是不同模态？但用户说是单模态，所以这可能需要调整。 可能用户的数据中存在多个CT文件，每个样本对应一个CT和一个标签。例如，01_1.nii是样本01的CT，对应的标签是01_1.nii在Label文件夹中。但需要更清晰的解释。 假设每个样本的CT文件在CT文件夹中，命名如<样本ID>_<其他信息>.nii，而对应的标签在Label文件夹中，命名方式类似。例如，01_1.nii是CT，对应的标签可能是01_1.nii或者其他命名。这里可能需要用户确认，但根据问题描述，用户希望将每个CT文件转换为case_XXXX_0000.nii.gz，并对应的标签文件为case_XXXX.nii.gz。 因此，处理步骤可能是： 1. 遍历CT文件夹中的所有文件，提取样本ID，然后为每个文件生成新的命名，如case_0001_0000.nii.gz，其中0001是递增的四位数，0000表示模态。 2. 对应的标签文件需要从Label文件夹中找到对应的文件，并重命名为case_0001.nii.gz。 但用户提供的例子中有01_1.nii和11_1.nii，可能文件名中的第一部分是样本ID，第二部分是某种编号？例如，01_1和01_2可能属于同一个样本的不同模态？但用户说是单模态，所以这可能不是问题，需要忽略后面的数字，或者将每个文件视为独立样本。 或者，用户可能将每个文件视为一个样本，无论前面的数字是什么，例如01_1、01_2视为两个不同的样本，即样本0001和0002。此时，需要将CT文件夹中的所有文件按顺序编号，生成case_0001_0000.nii.gz，case_0002_0000.nii.gz等，同时对应的标签文件在Label文件夹中，需要与CT文件对应，如01_1.nii对应的标签可能是Label中的01_1.nii，并重命名为case_0001.nii.gz。 因此，代码需要做的是： - 收集CT文件夹中的所有文件，排序后依次分配四位数编号。 - 将每个CT文件复制或重命名为nnUNet的格式，即case_XXXX_0000.nii.gz，其中XXXX是四位数的编号，从0001开始递增。 - 对于每个CT文件，找到对应的标签文件。例如，如果CT文件是01_1.nii，对应的标签文件可能是Label中的01_1.nii。需要根据用户的数据结构来确定如何匹配CT和标签。 但用户的问题中提到，CT和Label文件夹中的文件如01_1.nii、01_2.nii、11_1.nii，所以可能需要假设每个CT文件在CT文件夹中的文件名与Label中的文件名对应。例如，CT/01_1.nii对应Label/01_1.nii，CT/01_2.nii对应Label/01_2.nii，等等。 因此，代码需要同时处理CT和Label文件夹中的文件，并将它们配对，生成对应的case编号。 但用户可能希望将所有CT文件视为同一模态，所以每个样本的CT文件是单模态，因此每个样本的CT文件命名为case_XXXX_0000.nii.gz，而标签文件为case_XXXX.nii.gz。 因此，步骤可能如下： 1. 获取所有CT文件，并按一定顺序排序（如按文件名排序），生成四位数的编号。 2. 对每个CT文件，生成新的文件名case_XXXX_0000.nii.gz，其中XXXX是四位数编号，从0001开始。 3. 对于对应的标签文件，假设每个CT文件有一个对应的标签文件，文件名相同，但位于Label文件夹中。例如，CT中的01_1.nii对应Label中的01_1.nii。 4. 将标签文件重命名为case_XXXX.nii.gz，并放在labelsTr文件夹中。 此外，nnUNet要求数据集的结构为： nnUNet_raw/DatasetXXX_名称/ ├── dataset.json ├── imagesTr/ │ └── case_XXXX_YYYY.nii.gz ├── imagesTs/ │ └── ...（测试集，但用户不划分测试集） └── labelsTr/ └── case_XXXX.nii.gz 由于用户不需要测试集划分，所以只需要imagesTr和labelsTr。 同时，需要生成dataset.json文件，其中包含模态信息、标签信息等。 因此，代码需要： - 创建所需的文件夹结构。 - 处理CT和Label中的文件，生成新的命名。 - 生成dataset.json。 现在，针对用户提供的例子中的文件名如01_1.nii、01_2.nii、11_1.nii，可能他们的样本ID是由前面的数字组成的，比如01_1可能表示样本01的第一个扫描，而01_2是第二个扫描？或者这可能是一个错误，用户应该每个样本有一个唯一的ID。但根据用户希望的输出，每个样本的编号是递增的四位数，如case_0001、case_0002等，不管原始文件名如何。 因此，可能需要将所有的CT文件按顺序处理，每个文件作为一个样本，按顺序编号。例如，CT文件夹中的01_1.nii是第一个样本，对应case_0001_0000.nii.gz；01_2.nii是第二个样本，对应case_0002_0000.nii.gz；11_1.nii是第三个样本，对应case_0003_0000.nii.gz，等等。 对应的标签文件在Label文件夹中，文件名与CT文件相同，如01_1.nii对应Label中的01_1.nii，重命名为case_0001.nii.gz。 因此，代码需要遍历CT文件夹中的所有文件，按顺序处理，并为每个生成对应的编号，同时找到对应的标签文件。 此外，需要注意文件扩展名，用户提供的例子中有.nii，而nnUNet可能使用.nii.gz，所以需要压缩为.gz格式。 因此，代码的大致步骤： 1. 创建所需的文件夹结构：nnUNet_raw/DatasetXXX_MYDATASET/imagesTr， labelsTr。 2. 收集CT文件夹中的所有.nii文件，排序。 3. 对每个CT文件，生成新的编号，四位数的递增。 4. 将CT文件复制到imagesTr文件夹，并命名为case_XXXX_0000.nii.gz。 5. 对于每个CT文件，找到对应的标签文件（同名的在Label文件夹中），复制到labelsTr，并命名为case_XXXX.nii.gz。 6. 生成dataset.json文件，包含模态信息、标签类别等。 现在，代码部分需要考虑如何匹配CT和标签文件。例如，对于CT文件名为01_1.nii，对应的标签文件应该是Label/01_1.nii。 如果用户的数据中，CT和Label的文件名是一一对应的，那么可以通过文件名匹配。例如，遍历CT中的每个文件，获取其基本名称（如01_1.nii），然后在Label文件夹中查找同名文件，作为标签。 因此，代码可能如下： - 遍历CT文件夹中的每个文件： for idx, ct_file in enumerate(sorted(glob.glob("CT/*.nii"))): base_name = os.path.basename(ct_file) label_file = os.path.join("Label", base_name) if os.path.exists(label_file): # 处理CT和标签文件 else: # 报错或跳过 然后，生成新编号，四位数的如idx+1，使用zfill(4)。 但用户提到他们不希望有下划线，可能文件名中的下划线需要处理？比如引用[3]中提到，他们组的代码不能出现下划线，所以进行重命名。但用户现在的问题中，原始文件名包含下划线，如01_1.nii。所以在转换过程中，可能不需要处理下划线，只是生成新的文件名时不包含下划线，使用case_0001_0000.nii.gz这样的格式。 所以代码中不需要考虑原始文件名中的下划线，只需要按顺序编号即可。 因此，代码的大致结构： import os import shutil import gzip import nibabel as nib import json # 设置路径 raw_dir = "nnUNet_raw/Dataset001_MYSOYBEAN" imagesTr_dir = os.path.join(raw_dir, "imagesTr") labelsTr_dir = os.path.join(raw_dir, "labelsTr") os.makedirs(imagesTr_dir, exist_ok=True) os.makedirs(labelsTr_dir, exist_ok=True) # 获取CT和标签文件列表 ct_files = sorted([f for f in os.listdir("CT") if f.endswith(".nii")]) label_files = sorted([f for f in os.listdir("Label") if f.endswith(".nii")]) # 确保文件一一对应 assert len(ct_files) == len(label_files), "CT和标签文件数量不一致" # 处理每个样本 for case_idx, (ct_file, label_file) in enumerate(zip(ct_files, label_files), start=1): case_id = f"{case_idx:04d}" # 处理CT文件 ct_path = os.path.join("CT", ct_file) new_ct_name = f"case_{case_id}_0000.nii.gz" new_ct_path = os.path.join(imagesTr_dir, new_ct_name) # 转换为.nii.gz img = nib.load(ct_path) nib.save(img, new_ct_path) # 处理标签文件 label_path = os.path.join("Label", label_file) new_label_name = f"case_{case_id}.nii.gz" new_label_path = os.path.join(labelsTr_dir, new_label_name) img_label = nib.load(label_path) nib.save(img_label, new_label_path) # 创建dataset.json dataset_json = { "channel_names": { "0": "CT" }, "labels": { "background": 0, "class1": 1, "class2": 2, "class3": 3, "class4": 4 }, "numTraining": case_idx, "file_ending": ".nii.gz" } with open(os.path.join(raw_dir, "dataset.json"), "w") as f: json.dump(dataset_json, f, indent=4) 但需要确保CT和标签文件按照相同的顺序排序，否则会导致不匹配。因此，可能需要更严格的匹配方式，例如根据文件名匹配，而不是依赖排序。例如，假设CT和标签文件名相同，可以这样处理： for ct_file in os.listdir("CT"): if ct_file.endswith(".nii"): label_file = os.path.join("Label", ct_file) if os.path.exists(label_file): # 处理 else: print(f"缺失标签文件：{ct_file}") 这样更安全，确保每个CT文件有对应的标签。 另外，用户可能需要处理文件名的排序问题，比如按样本ID排序，但原始文件名如01_1.nii中的排序可能不正确，需要提取样本ID部分进行排序。例如，将文件名分割后，提取数字部分进行排序。比如，对于文件名01_1.nii，可能样本ID是01_1，但用户可能希望按照前面的数字排序，例如01和11，所以按文件名自然排序即可。 另外，代码中可能需要使用nibabel来读取和保存文件，确保正确转换为.nii.gz格式。如果原始文件已经是.nii.gz，则需要解压再处理？或者直接复制？用户提供的例子中是.nii，所以需要读取.nii文件并保存为.nii.gz。 此外，dataset.json中的labels需要根据用户的实际类别进行调整。用户提到四分类，所以可能有四个类别，加上背景，共五个标签。需要确认用户的实际标签值，比如是否背景是0，类别1到4是1到4，或者有其他安排。 最后，生成dataset.json时，需要正确设置channel_names，这里因为是单模态，所以只有一个通道，对应0000标识符。 综上，代码需要处理文件匹配、重命名、转换格式、生成dataset.json。此外，用户希望不进行测试集划分，因此所有数据放在imagesTr和labelsTr中。 可能还需要注意，nnUNet要求训练集和测试集的命名，但用户不划分测试集，所以所有样本都在imagesTr中。 这样，用户的问题应该可以通过上述代码解决。</think>### 解决方案 以下是实现四分类大豆CT数据集到nnUNet格式的完整流程： ```python import os import shutil import nibabel as nib import json def convert_to_nnunet(ct_dir, label_dir, output_dir="nnUNet_raw/Dataset001_SOYBEAN"): """ :param ct_dir: 原始CT文件夹路径 :param label_dir: 原始标签文件夹路径 :param output_dir: nnUNet格式输出路径 """ # 创建输出目录结构 imagesTr = os.path.join(output_dir, "imagesTr") labelsTr = os.path.join(output_dir, "labelsTr") os.makedirs(imagesTr, exist_ok=True) os.makedirs(labelsTr, exist_ok=True) # 获取排序后的CT文件列表 ct_files = sorted([f for f in os.listdir(ct_dir) if f.endswith(".nii")]) for idx, ct_file in enumerate(ct_files): case_id = f"{idx+1:04d}" # 生成四位数编号 # 处理CT文件 ct_path = os.path.join(ct_dir, ct_file) new_ct_name = f"case_{case_id}_0000.nii.gz" # 单模态标识符0000 nib.save(nib.load(ct_path), os.path.join(imagesTr, new_ct_name)) # 处理对应的标签文件 label_file = ct_file.replace("_1.nii", ".nii") # 假设标签命名与CT对应 label_path = os.path.join(label_dir, label_file) new_label_name = f"case_{case_id}.nii.gz" nib.save(nib.load(label_path), os.path.join(labelsTr, new_label_name)) # 生成dataset.json dataset_json = { "channel_names": {"0": "CT"}, "labels": { "background": 0, "class1": 1, "class2": 2, "class3": 3, "class4": 4 }, "numTraining": len(ct_files), "file_ending": ".nii.gz" } with open(os.path.join(output_dir, "dataset.json"), "w") as f: json.dump(dataset_json, f, indent=4) # 调用示例 convert_to_nnunet( ct_dir="/path/to/CT", label_dir="/path/to/Label" ) ``` ### 关键说明 1. **命名规则**： - CT文件统一使用`case_XXXX_0000.nii.gz`格式，其中`0000`表示单模态[^2] - 标签文件使用`case_XXXX.nii.gz`格式 - 四位数编号`XXXX`自动生成 2. **文件结构验证**： ```shell nnUNet_raw/ └── Dataset001_SOYBEAN ├── dataset.json ├── imagesTr │ ├── case_0001_0000.nii.gz │ └── case_0002_0000.nii.gz └── labelsTr ├── case_0001.nii.gz └── case_0002.nii.gz ``` 3. **注意事项**： - 需安装`nibabel`包处理医学图像 - 原始文件扩展名必须为`.nii` - 标签值必须严格对应0-4的整数 - 数据集编号`Dataset001`可根据需要修改