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import os
path = r’*/DATASET’ # 想要存放nnUNet数据、模型的地方
os.mkdir(os.path.join(path, ‘nnUNet_raw’))
os.mkdir(os.path.join(path, ‘nnUNet_preprocessed’))
os.mkdir(os.path.join(path, ‘nnUNet_trained_models’))
os.mkdir(os.path.join(path, ‘nnUNet_raw’, ‘nnUNet_raw_data’))
os.mkdir(os.path.join(path, ‘nnUNet_raw’, ‘nnUNet_cropped_data’))

确定好存放数据的位置后，修改nnUNet代码里的paths.py文件，将原始的DATASET路径换成自己的：  
 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/0fd5f0f29ef041418b5d0aa22dc3f583.png)



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> PS：如果不改代码的话，则默认是需要设置环境变量的，即参考链接里的方式
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#### 2.2 数据集转换


① 在nnUNet\_raw\_data文件夹下创建自己的任务文件夹，格式：**TaskXXX\_任务名**，比如Task101\_PC  
 该文件夹下创建以下文件夹：**imagesTr、imagesTs、labelsTr、labelsTs、inferTs**，分别是训练数据、测试数据、训练标签、测试标签、测试集推理结果存放；其中前三个是必需要有的


② 把自己的数据集按上述方式放入nnUNet文件夹，注意数据名字需要改成**名字\_000X**的nnUNet格式，X从0开始，代表数据模态  
 这里提供我处理时的代码，可以依据这个修改



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“”"
创建nnuent需要的文件路径，并将数据复制到对应路径并改名
“”"
import os
import shutil
import numpy as np

创建文件夹

img_tr_path = r’*/DATASET/nnUNet_raw/nnUNet_raw_data/Task101_PC/imagesTr’
img_ts_path = r’*/DATASET/nnUNet_raw/nnUNet_raw_data/Task101_PC/imagesTs’
label_tr_path = r’*/DATASET/nnUNet_raw/nnUNet_raw_data/Task101_PC/labelsTr’
label_ts_path = r’*/DATASET/nnUNet_raw/nnUNet_raw_data/Task101_PC/labelsTs’
infer_ts_path = r’*/DATASET/nnUNet_raw/nnUNet_raw_data/Task101_PC/inferTs’
if not os.path.isdir(img_tr_path):
os.mkdir(img_tr_path)
os.mkdir(img_ts_path)
os.mkdir(label_tr_path)
os.mkdir(label_ts_path)
os.mkdir(infer_ts_path)

获取训练、测试集的ID，按需修改

train_id = []
test_id = []

复制数据文件并改成nnunet的命名形式

data_folder = r’*’ # 个人数据集的文件夹路径
for patient_id in train_id:
# 预处理文件夹下文件名，我这里有两种数据模态PET/CT，以及一个分割标签mask
pet_file = os.path.join(data_folder, str(patient_id)+‘_pet_pre.nii.gz’)
ct_file = os.path.join(data_folder, str(patient_id)+‘_ct_pre.nii.gz’)
mask_file = os.path.join(data_folder, str(patient_id)+‘_mask_pre.nii.gz’)
# nnunet文件夹文件名，nnUNet通过_0000和_0001这种形式分辨多模态输入
pet_new_file = os.path.join(img_tr_path, str(patient_id)+‘_image_0000.nii.gz’)
ct_new_file = os.path.join(img_tr_path, str(patient_id) + ‘_image_0001.nii.gz’)
mask_new_file = os.path.join(label_tr_path, str(patient_id) + ‘_image.nii.gz’)
# 复制
shutil.copyfile(pet_file, pet_new_file)
shutil.copyfile(ct_file, ct_new_file)
shutil.copyfile(mask_file, mask_new_file)

for patient_id in test_id:
# 预处理文件夹下文件名
pet_file = os.path.join(data_folder, str(patient_id) + ‘_pet_pre.nii.gz’)
ct_file = os.path.join(data_folder, str(patient_id) + ‘_ct_pre.nii.gz’)
mask_file = os.path.join(data_folder, str(patient_id)+‘_mask_pre.nii.gz’)
# nnunet文件夹文件名
pet_new_file = os.path.join(img_ts_path, str(patient_id) + ‘_image_0000.nii.gz’)
ct_new_file = os.path.join(img_ts_path, str(patient_id) + ‘_image_0001.nii.gz’)
mask_new_file = os.path.join(label_ts_path, str(patient_id) + ‘_image.nii.gz’)
# 复制
shutil.copyfile(pet_file, pet_new_file)
shutil.copyfile(ct_file, ct_new_file)
shutil.copyfile(mask_file, mask_new_file)

③制作dataset.json，nnUNet需要提供一个json文件来描述你的数据集，通过以下代码生成，这个代码nnUNet文件夹中有提供，这里是我修改后的版本，实际需要各自修改后使用



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“”"
创建数据集的json
“”"
import glob
import os
import re
import json
from collections import OrderedDict

def list_sort_nicely(l):
“”" Sort the given list in the way that humans expect.
“”"
def tryint(s):
try:
return int(s)
except:
return s

def alphanum\_key(s):
    """ Turn a string into a list of string and number chunks.
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“z23a” -> [“z”, 23, “a”]
“”"
return [tryint© for c in re.split(‘([0-9]+)’, s)]
l.sort(key=alphanum_key)
return l

path_originalData = “/data/nas/heyixue_group/PCa//DATASET_nfs/nnUNet_raw/nnUNet_raw_data/Task108_PCa_256/”

if not os.path.exists(path_originalData):
os.mkdir(path_originalData+“imagesTr/”)
os.mkdir(path_originalData+“labelsTr/”)
os.mkdir(path_originalData+“imagesTs/”)
os.mkdir(path_originalData+“labelsTs/”)

train_image = list_sort_nicely(glob.glob(path_originalData+“imagesTr/*”))
train_label = list_sort_nicely(glob.glob(path_originalData+“labelsTr/*”))
test_image = list_sort_nicely(glob.glob(path_originalData+“imagesTs/*”))
test_label = list_sort_nicely(glob.glob(path_originalData+“labelsTs/*”))

文件夹里已经带后缀了，并且有两个模态

train_image = [“{}”.format(patient_no.split(‘/’)[-1]) for patient_no in train_image]
train_label = [“{}”.format(patient_no.split(‘/’)[-1]) for patient_no in train_label]
test_image = [“{}”.format(patient_no.split(‘/’)[-1]) for patient_no in test_image]

去掉后缀，整合

train_real_image = []
train_real_label = []
test_real_image = []
for i in range(0, len(train_image), 2):
train_real_image.append(train_image[i].replace(‘_0000’, ‘’))
for i in range(0, len(train_label)):
train_real_label.append(train_label[i].replace(‘_0000’, ‘’))
for i in range(0, len(test_image), 2):
test_real_image.append(test_image[i])

输出一下目录的情况，看是否成功

print(len(train_real_image), len(train_real_label))
print(len(test_real_image), len(test_label))
print(train_real_image[0])

-------下面是创建json文件的内容--------------------------

可以根据你的数据集，修改里面的描述

json_dict = OrderedDict()
json_dict[‘name’] = “PC” # 任务名
json_dict[‘description’] = " Segmentation"
json_dict[‘tensorImageSize’] = “3D”
json_dict[‘reference’] = “see challenge website”
json_dict[‘licence’] = “see challenge website”
json_dict[‘release’] = “0.0”

这里填入模态信息，0表示只有一个模态，还可以加入“1”：“MRI”之类的描述，详情请参考官方源码给出的示例

json_dict[‘modality’] = {“0”: “PET”, ‘1’: ‘CT’}

这里为label文件中的标签，名字可以按需要命名

json_dict[‘labels’] = {“0”: “Background”, “1”: “cancer”}

下面部分不需要修改

json_dict[‘numTraining’] = len(train_real_image)
json_dict[‘numTest’] = len(test_real_image)

json_dict[‘training’] = []
for idx in range(len(train_real_image)):
json_dict[‘training’].append({‘image’: “./imagesTr/%s” % train_real_image[idx],
“label”: “./labelsTr/%s” % train_real_label[idx]})

json_dict[‘test’] = [“./imagesTs/%s” % i for i in test_real_image]
with open(os.path.join(path_originalData, “dataset.json”), ‘w’) as f:
json.dump(json_dict, f, indent=4, sort_keys=True)

## 3 预处理、训练、测试


将自己的NII数据集转换成nnUNet所需要的格式后，即可在命令行中直接输入命令进行流水线操作了


#### 3.1 预处理


`nnUNet_plan_and_preprocess -t 101`  
 -t后面的数字即为任务的ID，一般直接使用这个命令进行全部预处理就行，会默认的进行2d、3d\_full\_res和3d\_cascade\_fullres三种任务的预处理，如果只想跑单独某一种的预处理的话，需要额外设置其他参数，可以输入`nnUNet_plan_and_preprocess -h` 查看帮助，这里不详细介绍了


 **预处理后，还可以自定义nnUNet的分折**  
 nnUNet的默认是随机的五折交叉验证，如果需要用自己定好的分折方式的话，可以通过在预处理结果中创建splits\_final.pkl文件进行设定，代码如下



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“”"
把自己设定的分折方式写成nnunet的pkl文件
“”"
import numpy as np
from collections import OrderedDict
import pickle

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由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

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