File size: 3,794 Bytes
c4c5273 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 | #!/usr/bin/env bash
# =============================================================================
# 纯 CBCT 推理脚本 (无需 GT 标注) —— 从一批 CBCT 得到 3D 牙齿+根管重建
# -----------------------------------------------------------------------------
# 流程: 一批 CBCT (DICOM 或 image_from_dicom.nii.gz)
# -> image-only 预处理 (preprocess_cbct)
# -> Stage1 自动定位 + Stage2 隐式重建 (infer, predicted 模式)
# -> 可视化 / nifti
# 不做评测、不画 GT (没有真值)。
#
# 用法: bash scripts/run_cbct.sh
# 强制重跑: FORCE=1 bash scripts/run_cbct.sh
# =============================================================================
set -e
# =============================================================================
# ↓↓↓ 只需改这几行 ↓↓↓
# =============================================================================
# (1) 存放这批 CBCT 的文件夹。脚本递归找每个子文件夹的 image_from_dicom.nii.gz;
# 每个子文件夹当作一个 case,文件夹名=case 名 (需以数字开头,如 001、036-)。
# ★ 换数据时改这里 ★
RAW_DIR="$HOME/autodl-tmp/toothcanal/data/raw/36-40"
# (2) 项目根目录 (含 configs/ 和 toothcanal/ 包)。一般不用改。
PROJECT_DIR="$HOME/autodl-tmp/toothcanal"
# (3) 用哪个配置。默认纯 CBCT 专用配置 (proc_dir/out_dir 独立,不覆盖带 GT 的数据)。
CFG="configs/cbct_only.yaml"
# =============================================================================
# ↑↑↑ 以上是需要改的;以下一般不用动 ↑↑↑
# =============================================================================
cd "$PROJECT_DIR"
PROC=$(python -c "import yaml;print(yaml.safe_load(open('$CFG'))['paths']['proc_dir'])")
OUT=$(python -c "import yaml;print(yaml.safe_load(open('$CFG'))['paths']['out_dir'])")
if [[ ! -f "$CFG" || ! -f "toothcanal/infer.py" ]]; then
echo "!! 找不到 $CFG 或 toothcanal/infer.py —— 你可能不在项目根目录 ($PROJECT_DIR)"
exit 1
fi
mkdir -p "$OUT"
if [[ ! -f "$OUT/stage1.pt" || ! -f "$OUT/stage2.pt" ]]; then
echo "[cbct] 拷贝 stage1.pt / stage2.pt 到 $OUT"
cp "$PROJECT_DIR/outputs/stage1.pt" "$PROJECT_DIR/outputs/stage2.pt" "$OUT/"
fi
FORCE_FLAG=""
if [[ "${FORCE:-0}" == "1" ]]; then
echo "[cbct] FORCE=1 -> 清空 $PROC 与 $OUT/meshes $OUT/viz $OUT/nifti"
rm -rf "$PROC" "$OUT/meshes" "$OUT/viz" "$OUT/nifti" "$OUT/nifti.zip"
FORCE_FLAG="--force"
fi
mkdir -p "$PROC"
echo "[1/3] image-only 预处理 (扫描: $RAW_DIR)"
python -m toothcanal.preprocess_cbct --config "$CFG" --raw "$RAW_DIR" $FORCE_FLAG
python - << PYEOF
import numpy as np, glob, os
fs = sorted(glob.glob(os.path.join("$PROC", "*.npz")))
print(f"[check] {len(fs)} 个 image-only npz:")
for p in fs:
d = np.load(p); print(" ", os.path.basename(p), "shape", tuple(d["image"].shape), "n_instances", int(d["n_instances"]))
if not fs:
raise SystemExit("!! 没生成 npz —— 检查 RAW_DIR 里是否有 image_from_dicom.nii.gz,或文件夹名是否以数字开头")
PYEOF
echo "[2/3] 预测重建 (predicted 模式, 纯 CBCT 驱动)"
python -m toothcanal.infer --config "$CFG"
echo "[3/3] 可视化 (只出 _pred, 无 GT 对比图)"
python -m toothcanal.visualize --config "$CFG" --all
# 需要体素标签 (ITK-SNAP 查看) 就取消下一行注释:
# python -m toothcanal.export_nifti --config "$CFG"
echo ""
echo "==================== 完成 ===================="
echo " 网格: $OUT/meshes/*.stl (牙 *_tooth.stl / 根管 *_canal.stl)"
echo " 可视化: $OUT/viz/*_pred.png|.glb"
echo " 说明: 纯 CBCT 推理,无 GT,故无指标 / 无 compare 对比图"
echo "==============================================="
|