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ACDC心脏MRI数据集预处理为VOC格式

在医学图像分析领域，深度学习模型的性能高度依赖于高质量、结构化良好的训练数据。尽管像Segment Anything Model (SAM)和Qwen3-VL这类多模态大模型展现出强大的图文理解能力，但它们对输入数据格式仍有明确要求——尤其是语义分割任务中广泛采用的PASCAL VOC 格式。

然而，真实世界中的医学影像数据往往以复杂的三维形式存储，例如 ACDC 心脏 MRI 数据集使用的 NIfTI（.nii.gz）格式。这种“原生”格式虽然适合临床查看和科研分析，却不便于直接接入主流视觉模型进行端到端训练或微调。

于是问题来了：如何将一个包含时间序列、多切片、三维空间结构的心脏 MRI 数据集，高效、无损地转换为标准的二维 VOC 语义分割数据集？本文将以 ACDC 数据集为例，完整演示从原始.nii.gz文件到可用于 U-Net、DeepLab 或 Qwen3-VL 微调的标准 VOC 数据集的全流程实践。

为什么选择 ACDC 数据集？

ACDC（Automated Cardiac Diagnosis Challenge）是 MICCAI 2017 发起的一项公开挑战赛所发布的数据集，专为心脏自动分割与功能评估设计。它具备以下优势：

• 每例患者均由两名放射科医生独立标注心腔轮廓（LV: 左心室, RV: 右心室, MYO: 心肌）
• 覆盖舒张末期（ED）和收缩末期（ES）两个关键时相
• 提供病种标签（健康、心肌梗死 MI、扩张型心肌病 DCM 等），支持分类+分割联合建模
• 图像质量高，层厚一致，伪影少

更重要的是，其文件命名和组织极为规范，非常适合自动化脚本处理。

典型的目录结构如下：

training/ ├── patient001/ │ ├── Info.cfg # 包含病种、ED/ES帧编号等元信息 │ ├── patient001_4d.nii.gz # 四维动态影像（3D+time） │ ├── patient001_frame01.nii.gz # 第一时期（如ED）的三维图像 │ ├── patient001_frame01_gt.nii.gz # 对应分割标签 │ ├── patient001_frame12.nii.gz # 第二时期（如ES） │ └── patient001_frame12_gt.nii.gz ...

每个frameXX.nii.gz实际是一个三维数组(H=216, W=256, N_slices)，其中N_slices因患者而异（通常6–14层）。我们的目标就是把这一个个三维体数据“切开”，提取出每一张二维切片，并分别保存为图像和标签文件。

目标格式：PASCAL VOC 是什么？

VOC 格式最初由 PASCAL Visual Object Classes 挑战赛定义，至今仍是语义分割任务的事实标准之一。其核心目录结构如下：

VOCdevkit/ └── VOC2007/ ├── JPEGImages/ # 输入图像，.jpg ├── SegmentationClass/ # 语义标签，.png，灰度图，像素值=类别ID ├── ImageSets/ └── Segmentation/ ├── train.txt # 列出训练图像名（不含扩展名） ├── val.txt ├── trainval.txt

关键点在于：
- 图像使用.jpg存储，可压缩但不丢失视觉信息；
- 标签必须用.png保存为索引图像（indexed image），即每个像素值代表类别 ID（0=背景, 1=RV, 2=MYO, 3=LV），不能是伪彩色渲染图；
- 训练/验证划分通过文本文件控制，确保不同集合间无数据泄露。

这套格式被 PyTorch 官方VOCSegmentation类、MMSegmentation、Detectron2 等主流框架原生支持，极大简化了后续建模流程。

处理流程详解

整个预处理过程可分为五个阶段：

1. 解压.nii.gz文件并整理路径

虽然 Python 的nibabel库可以直接读取.nii.gz，但我们仍建议先解压到临时目录，避免反复压缩解压影响效率。

mkdir -p ACDC_nii/images ACDC_nii/labels

然后运行以下脚本批量复制并重命名相关文件：

import os from os.path import join import shutil ori_ACDC_train_path = './ACDC_challenge_20170617/training' def niigz2nii(): for patient in os.listdir(ori_ACDC_train_path): patient_path = join(ori_ACDC_train_path, patient) for file in os.listdir(patient_path): if 'frame01.nii.gz' in file and 'gt' not in file: src = join(patient_path, file) dst = join('ACDC_nii/images', f"{patient}_{file}") shutil.copy(src, dst) elif 'frame01_gt.nii.gz' in file: src = join(patient_path, file) dst = join('ACDC_nii/labels', f"{patient}_{file}") shutil.copy(src, dst) niigz2nii()

这样我们就得到了统一命名的.nii文件列表，便于后续遍历处理。

2. 使用nibabel加载并切片

接下来是核心步骤：将每个三维体积数据沿 Z 轴切分为多个二维切片。

import nibabel as nib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os def convert_nii_to_jpg(): image_id = 0 nii_dir = "ACDC_nii/images" output_dir = "VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages" os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) for file in sorted(os.listdir(nii_dir)): if not file.endswith('.nii'): continue filepath = join(nii_dir, file) nii_img = nib.load(filepath) data = nii_img.get_fdata() # shape: (216, 256, Z) for z in range(data.shape[2]): image_id += 1 slice_data = data[:, :, z] filename = f"{file.split('_')[0]}_{str(image_id).zfill(6)}.jpg" plt.imsave(join(output_dir, filename), slice_data, cmap='gray') convert_nii_to_jpg()

同理处理标签文件：

def convert_nii_to_png(): image_id = 0 nii_dir = "ACDC_nii/labels" temp_dir = "tmp" os.makedirs(temp_dir, exist_ok=True) for file in sorted(os.listdir(nii_dir)): if not file.endswith('.nii'): continue filepath = join(nii_dir, file) nii_img = nib.load(filepath) data = nii_img.get_fdata() for z in range(data.shape[2]): image_id += 1 slice_data = data[:, :, z] filename = f"{file.split('_')[0]}_{str(image_id).zfill(6)}.png" plt.imsave(join(temp_dir, filename), slice_data, cmap='gray') convert_nii_to_png()

⚠️ 注意：这里我们先将标签保存到tmp/目录，因为plt.imsave()会对 float 数组做归一化处理，导致原始类别值（0,1,2,3）被映射为 [0,255] 区间内的连续灰度值，造成严重错误！

3. 修复标签像素值：从“伪彩色”还原为“索引图”

这是最容易出错的关键一步。许多初学者误以为plt.imsave(..., cmap='gray')输出的就是正确标签，其实不然——它输出的是可视化图像，而非可用于训练的索引图。

正确的做法是手动还原原始类别。由于原始标签只有四个离散值（0~3），我们可以根据灰度区间反向映射：

from PIL import Image import numpy as np import os def fix_label_values(): for filename in os.listdir("tmp"): src_path = os.path.join("tmp", filename) dst_path = os.path.join("VOCdevkit/VOC2007/SegmentationClass", filename) img = Image.open(src_path) arr = np.array(img) # 此时值域约为 [0, 255] # 构造映射关系（基于四类均匀分布假设） mapping = {} for val in np.unique(arr): if val < 64: cat = 0 elif val < 128: cat = 1 elif val < 192: cat = 2 else: cat = 3 mapping[val] = cat fixed_arr = np.vectorize(mapping.get)(arr).astype(np.uint8) Image.fromarray(fixed_arr, mode='L').save(dst_path) os.makedirs("VOCdevkit/VOC2007/SegmentationClass", exist_ok=True) fix_label_values()

验证是否成功：

label = np.array(Image.open("VOCdevkit/VOC2007/SegmentationClass/patient001_000001.png")) print(np.unique(label)) # 应输出 [0 1 2 3]

✅ 成功！这才是真正的语义分割标签。

4. 按患者级别划分训练/验证集

为了避免数据泄露，我们必须采用patient-level split，即同一个患者的全部切片只能出现在 train 或 val 中，不可混杂。

import os import random from tqdm import tqdm random.seed(42) train_percent = 0.9 seg_dir = 'VOCdevkit/VOC2007/SegmentationClass' save_dir = 'VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Segmentation' os.makedirs(save_dir, exist_ok=True) all_files = [f for f in os.listdir(seg_dir) if f.endswith('.png')] patient_ids = list(set(f[:10] for f in all_files)) # 如 patient001 random.shuffle(patient_ids) num_patients = len(patient_ids) num_train = int(num_patients * train_percent) train_pats = set(patient_ids[:num_train]) val_pats = set(patient_ids[num_train:]) train_list = [] val_list = [] for fname in all_files: pid = fname[:10] basename = fname[:-4] # 去掉 .png if pid in train_pats: train_list.append(basename) else: val_list.append(basename) # 写入分割文件 with open(os.path.join(save_dir, 'train.txt'), 'w') as f: f.write('\n'.join(sorted(train_list)) + '\n') with open(os.path.join(save_dir, 'val.txt'), 'w') as f: f.write('\n'.join(sorted(val_list)) + '\n') with open(os.path.join(save_dir, 'trainval.txt'), 'w') as f: f.write('\n'.join(sorted(train_list + val_list)) + '\n') print(f"Total patients: {num_patients}") print(f"Train patients: {len(train_pats)} ({len(train_list)} images)") print(f"Val patients: {len(val_pats)} ({len(val_list)} images)")

典型输出：

Total patients: 100 Train patients: 90 (987 images) Val patients: 10 (112 images)

这种划分方式既保证了样本多样性，又符合临床实际——模型不会“记住”某个特定患者的解剖特征。

可视化效果展示

处理完成后，你可以直观检查结果：

🖼️输入图像（JPEGImages）：

→ 灰度 MRI 切片，清晰显示心脏横断面结构

🎨标签图像（SegmentationClass）：

→ 像素级标注，颜色对应类别：
- 黑色（0）：背景
- 深灰（1）：右心室（RV）
- 中灰（2）：心肌（MYO）
- 浅灰（3）：左心室（LV）

这些图像可直接用于训练 U-Net、HRNet、SegFormer 等主流分割模型，也可作为 Qwen3-VL 的 fine-tuning 输入，实现“看图说话”式的报告生成任务。

扩展思考：为何不用 3D 分割？

你可能会问：心脏本来就是三维器官，为什么不保留 3D 结构，而要降维成 2D？

这是一个非常好的问题。事实上，3D 分割确实能更好地建模空间连续性，尤其在心功能评估中具有优势。但在实际工程中，我们常选择 2D 方案，原因包括：

• 显存限制：3D 卷积网络（如 3D U-Net）对 GPU 显存消耗极大，普通设备难以支撑；
• 数据量不足：ACDC 仅100例患者，每例约10张切片，总样本约1000张，不足以充分训练复杂3D模型；
• 迁移学习便利性：大多数预训练模型（如 ResNet、Swin Transformer）都是2D架构，2D流程更易集成；
• 推理速度更快：2D 推理可在毫秒级完成，适合实时交互场景（如 Qwen3-VL 的网页端演示）；

当然，如果你有充足的计算资源和标注数据，完全可以在此基础上构建 3D pipeline —— 本文提供的2D格式也可作为中间产物使用。

最终成果的应用场景

经过上述处理，你已经拥有了一个标准的 VOC 格式心脏 MRI 分割数据集，可用于多种下游任务：

• ✅ 训练轻量级 U-Net 模型实现快速心脏分割
• ✅ 微调 DeepLabV3+ 或 SegFormer 提升边界精度
• ✅ 接入 Qwen3-VL 实现“图像 → 文字”报告生成（如：“左心室大小正常，收缩功能良好”）
• ✅ 构建零样本视觉问答系统（VQA）：“指出图中右心室区域？”
• ✅ 搭配网页推理平台进行实时交互演示

更重要的是，这一整套预处理流程具有很强的通用性，稍作修改即可适配其他医学影像数据集（如 BraTS、LiTS、MMWHS 等）。

结语

数据决定上限，算法逼近下限。在医学 AI 落地过程中，真正耗费精力的往往不是模型设计，而是如何将原始、异构、非标准化的临床数据转化为“机器友好”的训练格式。

本文以 ACDC 数据集为例，展示了从 NIfTI 到 VOC 的完整转换链路，涵盖了文件解析、切片提取、标签修复、集划分等多个关键技术环节。希望这套实践方案能为你在医学图像分割、多模态建模等方向的研究与开发提供有力支持。

📌 小贴士：建议将处理好的数据集打包上传至 Qwen3-VL 平台，构建专属医学视觉问答微调基线，进一步释放大模型潜力。

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