Kaggle心脏病数据集数据增强

### 关于心脏病数据集的数据增强技术

对于心脏病数据集中的数据增强，考虑到医疗领域中标记数据的稀缺性和成本问题[^3]，采用适当的数据增强策略至关重要。以下是几种适用于该类数据集的方法：

#### 图像预处理与基本变换
最基础也是最常见的做法是在原始图像基础上施加一系列几何变换来扩充训练样本数量。这包括但不限于随机旋转、平移、缩放以及剪切操作。

import numpy as np
from skimage import transform, exposure

def apply_affine_transform(image):
    tform = transform.AffineTransform(
        scale=(np.random.uniform(0.8, 1.2), np.random.uniform(0.8, 1.2)),
        rotation=np.deg2rad(np.random.randint(-45, 45)),
        translation=(np.random.randint(-image.shape[0]*0.1, image.shape[0]*0.1),
                     np.random.randint(-image.shape[1]*0.1, image.shape[1]*0.1))
    )
    
    transformed_image = transform.warp(image, inverse_map=tform.inverse,
                                      mode='edge')
    return (transformed_image * 255).astype('uint8')  # 调整像素范围并转换类型

#### 弹性形变
为了模拟生物组织内部结构的变化情况，在此基础上还可以引入弹性变形算法，即对图片的不同部分实施不同程度上的拉伸或压缩动作，从而更好地反映实际临床场景下的多样性特征。

from scipy.ndimage.interpolation import map_coordinates
from scipy.ndimage.filters import gaussian_filter

def elastic_deformation(image, alpha=34, sigma=4):
    """Elastic deformation of images as described in [Simard2003]_.
       Based on https://gist.github.com/chsasank/4d8f68caf01f041a6453e67fb30f8f5a
    
    .. [Simard2003] Simard, Steinkraus and Platt, "Best Practices for Convolutional Neural Networks applied to Visual Document Analysis", ICDAR 2003.
    """
    random_state = np.random.RandomState(None)

    shape = image.shape
    dx = gaussian_filter((random_state.rand(*shape) * 2 - 1), sigma, mode="constant")*alpha
    dy = gaussian_filter((random_state.rand(*shape) * 2 - 1), sigma, mode="constant")*alpha

    x, y = np.meshgrid(np.arange(shape[1]), np.arange(shape[0]))
    indices = np.reshape(y+dy, (-1, 1)), np.reshape(x+dx, (-1, 1))

    distored_image = map_coordinates(image, indices, order=1, mode='reflect').reshape(shape)
    return distored_image.astype('float32')

通过上述两种方式相结合可以有效提升模型泛化能力的同时也增加了可用作训练素材的数量和质量。值得注意的是，具体参数设置需依据实际情况灵活调整以达到最佳效果。