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Amshaker / unetr_plus_plus

[IEEE TMI-2024] UNETR++: Delving into Efficient and Accurate 3D Medical Image Segmentation
Apache License 2.0
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ACDC data #38

Closed smanman closed 1 year ago

smanman commented 1 year ago

Hello author, I'm really sorry, I want to ask a question about the ACDC dataset, the test set used by UNETR++ is 'patient089_frame01', 'patient089_frame10' Does this count as one? However, there are only 10 imagesTs, the original ACDC dataset is 100, and the images Tr provided by the author have 80 (including 10 validation sets and 70 training sets)

Amshaker commented 1 year ago

Hi,

Please be sure about the data you mention in the question, it might be misleading to other researchers :). Why do you mention the data provided by the author is 80?

The data provided by the author (DATASET_Acdc/unetr_pp_raw/unetr_pp_raw_data/Task001_ACDC/imagesTr) is 100 samples, not 80 samples.

image

Yes, both frames are counted as one sample. Here are the training and testing samples: https://github.com/Amshaker/unetr_plus_plus/blob/bc6bed1eb2d2d735d5f44740958ef4ea862304a6/unetr_pp/training/network_training/unetr_pp_trainer_acdc.py#L346

Please refer to the paper carefully for more information.

smanman commented 1 year ago

@Amshaker Disturbed the author! I used the ACDC dataset you provided, trained 1000epoch, and found that the validation set results in summary.json in the validation_raw_postprocessed file and the predict_simple.py file I re-executed with the trained modelbest.model to generate predictive test labels inference acdc.py the results are different, in the second way my accuracy is only 0.02, the result is a bit outrageous, I want to ask you, where is the problem? Thank you so much! Here are the results of my experiment. (1) summary.json result: "reference": "/root/autodl-tmp/data/DATASET/nnFormer_preprocessed/Task001_ACDC/gt_segmentations/patient095_frame12.nii.gz", "test": "/root/autodl-tmp/data/DATASET/nnFormer_trained_models/unetr_pp/3d_fullres/Task001_ACDC/unetr_pp_trainer_acdc__unetr_pp_Plansv2.1/fold_0/validation_raw_postprocessed/patient095_frame12.nii.gz" } ], "mean": { "1": { "Accuracy": 0.9956343624672263, "Dice": 0.8133244859950842, "False Discovery Rate": 0.29189203000206926, "False Negative Rate": 0.023254209549772958, "False Omission Rate": 0.00016207729197368435, "False Positive Rate": 0.004265137268728636, "Jaccard": 0.6985343189273674, "Negative Predictive Value": 0.9998379227080264, "Precision": 0.7081079699979307, "Recall": 0.9767457904502269, "Total Positives Reference": 6604.7, "Total Positives Test": 8687.0, "True Negative Rate": 0.9957348627312712 }, "2": { "Accuracy": 0.995435524571116, "Dice": 0.8299434282979716, "False Discovery Rate": 0.1963606665798471, "False Negative Rate": 0.1402798206193858, "False Omission Rate": 0.0018131184462030017, "False Positive Rate": 0.00281533126728819, "Jaccard": 0.7109718398988019, "Negative Predictive Value": 0.998186881553797, "Precision": 0.8036393334201529, "Recall": 0.8597201793806143, "Total Positives Reference": 6715.075, "Total Positives Test": 7230.4, "True Negative Rate": 0.9971846687327117 }, "3": { "Accuracy": 0.9984309371979455, "Dice": 0.9426565408123958, "False Discovery Rate": 0.10098973894673105, "False Negative Rate": 0.006893134954023464, "False Omission Rate": 0.0001216667757356525, "False Positive Rate": 0.001473658952147136, "Jaccard": 0.8932048015679367, "Negative Predictive Value": 0.9998783332242642, "Precision": 0.899010261053269, "Recall": 0.9931068650459765, "Total Positives Reference": 8219.25, "Total Positives Test": 8895.475, "True Negative Rate": 0.9985263410478528 } } }, (2) Method 2 dice_pre.txt result:

patient002_frame01.nii.gz hd_rv: 82.2922 hd_myo: 108.1219 hd_lv: 106.4815

patient002_frame01.nii.gz Dice_rv: 0.0000 Dice_myo: 0.0204 Dice_lv: 0.0523 hd_rv: 82.2922 hd_myo: 108.1219 hd_lv: 106.4815

patient002_frame12.nii.gz hd_rv: 177.4035 hd_myo: 114.3724 hd_lv: 112.4375

patient002_frame12.nii.gz Dice_rv: 0.0000 Dice_myo: 0.0103 Dice_lv: 0.0641 hd_rv: 177.4035 hd_myo: 114.3724 hd_lv: 112.4375

patient003_frame01.nii.gz hd_rv: 109.4372 hd_myo: 110.0000 hd_lv: 88.5641

patient003_frame01.nii.gz Dice_rv: 0.0000 Dice_myo: 0.0209 Dice_lv: 0.0385 hd_rv: 109.4372 hd_myo: 110.0000 hd_lv: 88.5641

patient003_frame15.nii.gz hd_rv: 107.0794 hd_myo: 110.8569 hd_lv: 91.2483

patient003_frame15.nii.gz Dice_rv: 0.0000 Dice_myo: 0.0328 Dice_lv: 0.0433 hd_rv: 107.0794 hd_myo: 110.8569 hd_lv: 91.2483

patient008_frame01.nii.gz hd_rv: 65.2821 hd_myo: 73.0274 hd_lv: 111.9013

patient008_frame01.nii.gz Dice_rv: 0.0000 Dice_myo: 0.0128 Dice_lv: 0.0000 hd_rv: 65.2821 hd_myo: 73.0274 hd_lv: 111.9013

patient008_frame13.nii.gz hd_rv: 62.0322 hd_myo: 74.6753 hd_lv: 112.2854

patient008_frame13.nii.gz Dice_rv: 0.0000 Dice_myo: 0.0027 Dice_lv: 0.0000 hd_rv: 62.0322 hd_myo: 74.6753 hd_lv: 112.2854

patient009_frame01.nii.gz hd_rv: 91.6510 hd_myo: 80.1857 hd_lv: 97.2528

patient009_frame01.nii.gz Dice_rv: 0.0000 Dice_myo: 0.0273 Dice_lv: 0.0263 hd_rv: 91.6510 hd_myo: 80.1857 hd_lv: 97.2528

patient009_frame13.nii.gz hd_rv: 68.1337 hd_myo: 76.5692 hd_lv: 100.3444

patient009_frame13.nii.gz Dice_rv: 0.0000 Dice_myo: 0.0538 Dice_lv: 0.0401 hd_rv: 68.1337 hd_myo: 76.5692 hd_lv: 100.3444

patient012_frame01.nii.gz hd_rv: 67.4722 hd_myo: 99.8677 hd_lv: 100.7720

patient012_frame01.nii.gz Dice_rv: 0.0000 Dice_myo: 0.0052 Dice_lv: 0.0148 hd_rv: 67.4722 hd_myo: 99.8677 hd_lv: 100.7720

patient012_frame13.nii.gz hd_rv: 61.6141 hd_myo: 102.4920 hd_lv: 101.1046

patient012_frame13.nii.gz Dice_rv: 0.0000 Dice_myo: 0.0169 Dice_lv: 0.0550 hd_rv: 61.6141 hd_myo: 102.4920 hd_lv: 101.1046

patient014_frame01.nii.gz hd_rv: 41.8999 hd_myo: 92.3797 hd_lv: 76.6825

patient014_frame01.nii.gz Dice_rv: 0.0059 Dice_myo: 0.0189 Dice_lv: 0.0392 hd_rv: 41.8999 hd_myo: 92.3797 hd_lv: 76.6825

patient014_frame13.nii.gz hd_rv: 37.2424 hd_myo: 93.0261 hd_lv: 82.4742

patient014_frame13.nii.gz Dice_rv: 0.0073 Dice_myo: 0.0292 Dice_lv: 0.0201 hd_rv: 37.2424 hd_myo: 93.0261 hd_lv: 82.4742

patient017_frame01.nii.gz hd_rv: 75.0626 hd_myo: 89.7352 hd_lv: 104.4079

patient017_frame01.nii.gz Dice_rv: 0.0000 Dice_myo: 0.0029 Dice_lv: 0.0060 hd_rv: 75.0626 hd_myo: 89.7352 hd_lv: 104.4079

patient017_frame09.nii.gz hd_rv: 73.0007 hd_myo: 93.9683 hd_lv: 108.6508

patient017_frame09.nii.gz Dice_rv: 0.0000 Dice_myo: 0.0073 Dice_lv: 0.0022 hd_rv: 73.0007 hd_myo: 93.9683 hd_lv: 108.6508

patient024_frame01.nii.gz hd_rv: 68.4792 hd_myo: 90.4135 hd_lv: 107.5407

patient024_frame01.nii.gz Dice_rv: 0.0000 Dice_myo: 0.0514 Dice_lv: 0.0057 hd_rv: 68.4792 hd_myo: 90.4135 hd_lv: 107.5407

patient024_frame09.nii.gz hd_rv: 33.6155 hd_myo: 95.4018 hd_lv: 113.2961

patient024_frame09.nii.gz Dice_rv: 0.0000 Dice_myo: 0.0018 Dice_lv: 0.0135 hd_rv: 33.6155 hd_myo: 95.4018 hd_lv: 113.2961

patient042_frame01.nii.gz hd_rv: 69.6419 hd_myo: 120.7951 hd_lv: 110.6097

patient042_frame01.nii.gz Dice_rv: 0.0000 Dice_myo: 0.0000 Dice_lv: 0.0229 hd_rv: 69.6419 hd_myo: 120.7951 hd_lv: 110.6097

patient042_frame16.nii.gz hd_rv: 57.1034 hd_myo: 120.7442 hd_lv: 114.2650

patient042_frame16.nii.gz Dice_rv: 0.0000 Dice_myo: 0.0000 Dice_lv: 0.0531 hd_rv: 57.1034 hd_myo: 120.7442 hd_lv: 114.2650

patient048_frame01.nii.gz hd_rv: 66.6059 hd_myo: 81.9582 hd_lv: 105.7329

patient048_frame01.nii.gz Dice_rv: 0.0000 Dice_myo: 0.0003 Dice_lv: 0.0477 hd_rv: 66.6059 hd_myo: 81.9582 hd_lv: 105.7329

patient048_frame08.nii.gz hd_rv: 65.4458 hd_myo: 83.0602 hd_lv: 112.8105

patient048_frame08.nii.gz Dice_rv: 0.0000 Dice_myo: 0.0046 Dice_lv: 0.0126 hd_rv: 65.4458 hd_myo: 83.0602 hd_lv: 112.8105

patient049_frame01.nii.gz hd_rv: 53.1644 hd_myo: 89.5637 hd_lv: 128.9333

patient049_frame01.nii.gz Dice_rv: 0.0000 Dice_myo: 0.0430 Dice_lv: 0.0313 hd_rv: 53.1644 hd_myo: 89.5637 hd_lv: 128.9333

patient049_frame11.nii.gz hd_rv: 101.0940 hd_myo: 92.1358 hd_lv: 131.3324

patient049_frame11.nii.gz Dice_rv: 0.0013 Dice_myo: 0.0188 Dice_lv: 0.0380 hd_rv: 101.0940 hd_myo: 92.1358 hd_lv: 131.3324

patient053_frame01.nii.gz hd_rv: 122.7467 hd_myo: 96.3878 hd_lv: 127.2360

patient053_frame01.nii.gz Dice_rv: 0.0000 Dice_myo: 0.0728 Dice_lv: 0.0079 hd_rv: 122.7467 hd_myo: 96.3878 hd_lv: 127.2360

patient053_frame12.nii.gz hd_rv: 122.7096 hd_myo: 98.8683 hd_lv: 133.4103

patient053_frame12.nii.gz Dice_rv: 0.0000 Dice_myo: 0.0022 Dice_lv: 0.0090 hd_rv: 122.7096 hd_myo: 98.8683 hd_lv: 133.4103

patient055_frame01.nii.gz hd_rv: 114.0702 hd_myo: 103.0825 hd_lv: 102.4353

patient055_frame01.nii.gz Dice_rv: 0.0000 Dice_myo: 0.0032 Dice_lv: 0.0117 hd_rv: 114.0702 hd_myo: 103.0825 hd_lv: 102.4353

patient055_frame10.nii.gz hd_rv: 47.6707 hd_myo: 107.0091 hd_lv: 105.7852

patient055_frame10.nii.gz Dice_rv: 0.0000 Dice_myo: 0.0055 Dice_lv: 0.0000 hd_rv: 47.6707 hd_myo: 107.0091 hd_lv: 105.7852

patient064_frame01.nii.gz hd_rv: 74.9667 hd_myo: 107.5156 hd_lv: 114.1464

patient064_frame01.nii.gz Dice_rv: 0.0000 Dice_myo: 0.0124 Dice_lv: 0.0682 hd_rv: 74.9667 hd_myo: 107.5156 hd_lv: 114.1464

patient064_frame12.nii.gz hd_rv: 68.7677 hd_myo: 109.0431 hd_lv: 117.1108

patient064_frame12.nii.gz Dice_rv: 0.0000 Dice_myo: 0.0351 Dice_lv: 0.0673 hd_rv: 68.7677 hd_myo: 109.0431 hd_lv: 117.1108

patient067_frame01.nii.gz hd_rv: 67.9412 hd_myo: 100.1714 hd_lv: 101.1200

patient067_frame01.nii.gz Dice_rv: 0.0000 Dice_myo: 0.0353 Dice_lv: 0.1424 hd_rv: 67.9412 hd_myo: 100.1714 hd_lv: 101.1200

patient067_frame10.nii.gz hd_rv: 67.9412 hd_myo: 103.9519 hd_lv: 99.0656

patient067_frame10.nii.gz Dice_rv: 0.0000 Dice_myo: 0.0799 Dice_lv: 0.1669 hd_rv: 67.9412 hd_myo: 103.9519 hd_lv: 99.0656

patient079_frame01.nii.gz hd_rv: 80.4301 hd_myo: 121.6643 hd_lv: 112.8273

patient079_frame01.nii.gz Dice_rv: 0.0000 Dice_myo: 0.0378 Dice_lv: 0.0234 hd_rv: 80.4301 hd_myo: 121.6643 hd_lv: 112.8273

patient079_frame11.nii.gz hd_rv: 51.3936 hd_myo: 127.2053 hd_lv: 123.0197

patient079_frame11.nii.gz Dice_rv: 0.0006 Dice_myo: 0.0086 Dice_lv: 0.0444 hd_rv: 51.3936 hd_myo: 127.2053 hd_lv: 123.0197

patient081_frame01.nii.gz hd_rv: 71.5612 hd_myo: 95.4125 hd_lv: 99.2824

patient081_frame01.nii.gz Dice_rv: 0.0000 Dice_myo: 0.0041 Dice_lv: 0.0053 hd_rv: 71.5612 hd_myo: 95.4125 hd_lv: 99.2824

patient081_frame07.nii.gz hd_rv: 51.4451 hd_myo: 97.0000 hd_lv: 103.8220

patient081_frame07.nii.gz Dice_rv: 0.0000 Dice_myo: 0.0085 Dice_lv: 0.0018 hd_rv: 51.4451 hd_myo: 97.0000 hd_lv: 103.8220

patient088_frame01.nii.gz hd_rv: 60.8169 hd_myo: 99.6218 hd_lv: 93.9191

patient088_frame01.nii.gz Dice_rv: 0.0000 Dice_myo: 0.0000 Dice_lv: 0.0135 hd_rv: 60.8169 hd_myo: 99.6218 hd_lv: 93.9191

patient088_frame12.nii.gz hd_rv: 27.4773 hd_myo: 100.9121 hd_lv: 100.0620

patient088_frame12.nii.gz Dice_rv: 0.0000 Dice_myo: 0.0000 Dice_lv: 0.0031 hd_rv: 27.4773 hd_myo: 100.9121 hd_lv: 100.0620

patient092_frame01.nii.gz hd_rv: 19.0526 hd_myo: 78.1521 hd_lv: 103.9016

patient092_frame01.nii.gz Dice_rv: 0.0077 Dice_myo: 0.0209 Dice_lv: 0.0439 hd_rv: 19.0526 hd_myo: 78.1521 hd_lv: 103.9016

patient092_frame06.nii.gz hd_rv: 21.5430 hd_myo: 76.9571 hd_lv: 107.2476

patient092_frame06.nii.gz Dice_rv: 0.0250 Dice_myo: 0.1117 Dice_lv: 0.0654 hd_rv: 21.5430 hd_myo: 76.9571 hd_lv: 107.2476

patient095_frame01.nii.gz hd_rv: 23.3463 hd_myo: 36.8170 hd_lv: 106.4070

patient095_frame01.nii.gz Dice_rv: 0.0039 Dice_myo: 0.0014 Dice_lv: 0.0530 hd_rv: 23.3463 hd_myo: 36.8170 hd_lv: 106.4070

patient095_frame12.nii.gz hd_rv: 30.2655 hd_myo: 29.3019 hd_lv: 112.3871

patient095_frame12.nii.gz Dice_rv: 0.0076 Dice_myo: 0.2153 Dice_lv: 0.1232 hd_rv: 30.2655 hd_myo: 29.3019 hd_lv: 112.3871

Mean_Dice Dice_rv0.0014833411610974427 Dice_myo0.025901555917205978 Dice_lv0.036925817218667785 Mean_HD HD_rv68.9724658656119 HD_myo94.56059658967824 HD_lv107.05783058276431

avg_hd:90.19696434601815 DSC:0.02143690476565707 HD:90.19696434601815

WangXiaoXv commented 5 months ago

@Amshaker作者干扰了！我使用了您提供的ACDC数据集，训练了1000epoch，发现验证集结果在validation_raw_postprocessed文件中的summary.json和我用训练好的model_best.model重新执行的predictsimple.py文件中，以生成预测标签测试inference acdc。py的结果不一样，第二种方式我的准确率只有0.02，结果有点离谱，我想问一下，问题出在哪里？太感谢了！这是我的实验结果。（ 1 ）summary.json 结果： “reference”：“/root/autodl-tmp/data/DATASET/nnFormer_preprocessed/Task001_ACDC/gt_segmentations/patent095_frame12.nii.gz”， “test”：“/root/autodl-tmp/data /DATASET /nnFormer_trained_models/unetr_pp/3d_fullres/Task001_ACDC/unetr_pp_trainer_acdc__unetr_pp_Plansv2.1/fold_0/validation_raw_postprocessed/patent095_frame12.nii.gz" } ], "干": { "1": { "准确性": 0.995634362467第226期第三章， “死亡” ：0.8133244859950842， “错误发现率”：0.29189203000206926， “假阴性率”：0.023254209549772958， “错误漏率”：0.00016207729197368435，“假 阳性率” ：0.00426513726 8728636，“杰卡德”：0。 6985343189273674, "负预测值" : 0.9998379227080264, "精度": 0.7081079699979307， "反应率"：0.9767457904502269， " 总进攻参考"：6604.7， " 总进攻测试"：8687.0， "真阴性率"：0.9957348627312712 }， “ 2”：{ “准确度” ：0.9954 35524571116, "骰子": 0.8299434282979716, “错误发现率”：0.1963606665798471， “假阴性率”：0.1402798206193858， “错误遗漏率”：0.0018131184462030017 ，“假 积极率”：0.00281533126728819， “杰卡德”：0.71097 18398988019 , "负预测值": 0.998186881553797, "精度": 0.8036393334201529， "感知率"：0.8597201793806143， " 总猛测"：6715.075， "总猛测试"：7230.4， "真阳性率"：0.9971846687327 117 }， “3” ：{ “准确度”：0.99 84309371979455, “骰子”: 0.9426565408123958, “错误发现率”：0.10098973894673105， “假阴性率”：0.006893134954023464， “错误遗漏率”：0.000121666 7757356525， “误报率”：0.001473658952147136， “杰卡德”：0.8932048015679367， “阴性预测值”：0.9998783332242642， “精度”：0.899010261053269， “认知率”：0.993106865 0459765， “ 总前进参考”：8219.25， “总积极测试”：8895.475， “真负率”： 0.9985263410478528 } } }， （2）方法2 dice_pre.txt 结果：

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您好，我遇到与您相似的问题，可以加一下联系方式询问关于复现的问题吗？非常感谢！！、