肺结节图像数据集预处理

肺结节图像数据集预处理通常包括以下步骤：

1. 数据清理：删除不完整、重复或无效的数据。

2. 数据标准化：将图像数据转换为相同的格式和分辨率。

3. 数据增强：使用图像增强技术增加数据集的多样性，例如旋转、缩放、平移、反转等。

4. 数据切片：将图像切成小块，以便于神经网络训练。

5. 数据平衡：如果数据集中某一类别的数据量较少，可以使用过采样或欠采样技术来平衡数据集。

6. 数据归一化：对图像数据进行归一化处理，使其具有相同的均值和方差。

7. 数据分割：将数据集分为训练集、验证集和测试集，以用于模型的训练和评估。

8. 数据存储：将预处理后的图像数据保存为适当的格式，例如Numpy数组或HDF5文件，以便于读取和使用。