Switch viewer and training to patient1 fixed flat CT

README.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # VoxelMorph Head CT Deformable Registration
 
-面向“患者平扫 CT（中立位）到仰头 CT（极度后仰位）”的 3D 形变配准工程。项目包含 DICOM 转 NIfTI、医学图像预处理、官方 VoxelMorph 训练适配器、独立推理，以及 Streamlit 交互式结果查看界面。
+面向“患者仰头 CT（Moving）到平扫 CT（Fixed）”的 3D 形变配准工程。项目包含 DICOM 转 NIfTI、医学图像预处理、官方 VoxelMorph 训练适配器、独立推理，以及 Streamlit 交互式结果查看界面。
 
 核心模型使用官方仓库 `voxelmorph/voxelmorph` 的 PyTorch 实现：
 
@@ -15,8 +15,8 @@
 ```text
 Voxelmorph_Head_CT/
 ├── Data/
-│   ├── 患者1-平扫CT/              # Moving 原始 DICOM
-│   ├── 患者1-仰头CT/              # Fixed 原始 DICOM
+│   ├── 患者1-平扫CT/              # Fixed 原始 DICOM
+│   ├── 患者1-仰头CT/              # Moving 原始 DICOM
 │   └── 患者2-平扫CT/
 ├── app.py                         # Streamlit Web 可视化界面
 ├── config.py                      # 默认路径与预处理参数
@@ -60,11 +60,11 @@ bash scripts/setup_env.sh
 ```bash
 python data_loader.py \
   --dicom-dir "Data/患者1-平扫CT" \
-  --output "outputs/nifti/patient1_moving.nii.gz"
+  --output "outputs/nifti/patient1_fixed.nii.gz"
 
 python data_loader.py \
   --dicom-dir "Data/患者1-仰头CT" \
-  --output "outputs/nifti/patient1_fixed.nii.gz"
+  --output "outputs/nifti/patient1_moving.nii.gz"
 ```
 
 `data_loader.py` 会优先按 `InstanceNumber` 排序，其次按 `SliceLocation` 排序，并保存 spacing、层厚、排序依据等元数据 JSON。
@@ -72,17 +72,17 @@ python data_loader.py \
 ## 2. 预处理
 
 ```bash
-python preprocess.py \
-  --input "outputs/nifti/patient1_moving.nii.gz" \
-  --output "outputs/preprocessed/patient1_moving_preprocessed.nii.gz" \
-  --target-spacing 1 1 1 \
-  --target-shape 160 192 224
-
 python preprocess.py \
   --input "outputs/nifti/patient1_fixed.nii.gz" \
   --output "outputs/preprocessed/patient1_fixed_preprocessed.nii.gz" \
   --target-spacing 1 1 1 \
-  --target-shape 160 192 224
+  --target-shape 256 256 352
+
+python preprocess.py \
+  --input "outputs/nifti/patient1_moving.nii.gz" \
+  --output "outputs/preprocessed/patient1_moving_preprocessed.nii.gz" \
+  --target-spacing 1 1 1 \
+  --target-shape 256 256 352
 ```
 
 默认窗口为 `W=400, L=40`，适合观察颈部软组织和气道。
@@ -93,10 +93,10 @@ python preprocess.py \
 python model_and_train.py \
   --moving "outputs/preprocessed/patient1_moving_preprocessed.nii.gz" \
   --fixed "outputs/preprocessed/patient1_fixed_preprocessed.nii.gz" \
-  --checkpoint "outputs/checkpoints/vxm_head_ct.pt" \
-  --epochs 200 \
-  --image-loss ncc \
-  --ncc-impl local \
+  --checkpoint "outputs/checkpoints/vxm_head_ct_patient1.pt" \
+  --epochs 80 \
+  --image-loss mse \
+  --nb-features 8 8 8 8 8 \
   --smooth-weight 0.01
 ```
 
@@ -109,7 +109,7 @@ python model_and_train.py \
 python infer.py \
   --moving "outputs/preprocessed/patient1_moving_preprocessed.nii.gz" \
   --fixed "outputs/preprocessed/patient1_fixed_preprocessed.nii.gz" \
-  --checkpoint "outputs/checkpoints/vxm_head_ct.pt" \
+  --checkpoint "outputs/checkpoints/vxm_head_ct_patient1.pt" \
   --out-dir "outputs/inference"
 ```
 
@@ -131,9 +131,8 @@ streamlit run app.py
 
 网页提供：
 
-- Moving/Fixed/模型权重/输出目录输入。
-- 自动发现 `outputs/` 与项目目录下的 NIfTI 和 checkpoint，也支持手动输入路径。
-- “开始推理”按钮。
+- 患者1专用固定路径：Fixed 为 `患者1-平扫CT`，Moving 为 `患者1-仰头CT`。
+- “重新训练模型”和“开始推理”按钮。
 - Axial、Coronal、Sagittal 正交三视图；每个平面按行同时展示 Fixed、Moving、Warped。
 - Fixed 与 Warped 的 Alpha 融合或棋盘格对比。
 - DDF 位移强度热力图。
@@ -143,4 +142,4 @@ streamlit run app.py
 
 - DICOM 转换和重采样都有 `--max-memory-mb` 防护。
 - Web 界面对超大 NIfTI 会通过 nibabel proxy 按 stride 切片读取并下采样，只影响浏览器展示，不改变磁盘结果；侧栏可调整显示体素上限。
-- 训练阶段的主要瓶颈是 3D U-Net 显存；`160x192x224` 是较重的 3D 输入，建议优先使用 CUDA GPU。
+- 训练阶段的主要瓶颈是 3D U-Net 显存；`256x256x352` 是较重的 3D 输入，建议优先使用 CUDA GPU。当前患者1默认使用较轻的 `8 8 8 8 8` 特征配置。