医学成像的主要挑战是数据采集。采集期间可能有不同类型的运动(刚性和非刚性)( body 运动、呼吸等)。
假设我想在图像中人为地生成不同类型的运动(例如 3D NIFTI MRI 图像)。
运动可以是全局刚性运动或弹性变形或基于 bspline 的局部变形。输入将是 3D 图像，输出将是新生成的包含所需运动的数据。
我想知道是否有任何软件包或软件可以执行此操作，但没有找到。使用此类功能，我们可以验证我们的配准方法或模拟不同的变形模型。
我需要一些帮助来使用 python 或 matlab 为 NIFTI/DICOM 3D 图像生成此类人工数据。
最佳答案
在 Python 中，有几个选项。第一个是使用 pydicom I/O 模块与 numpy 一起表示/处理层。为了使用它，您可能还必须使用 matplotlib、scipy/scikit-image 或 Pillow 来可视化输入和生成的输出。
但是还有VTK ，它带有 Python 界面和 DICOM 读取器/写入器。使用vtkpython将允许您创建一个相当简单的应用程序来查看数据并与数据交互。为了生成运动层，我认为 numpy 可能仍然是这条路线的最佳选择。
此页面很好地介绍了这两种方法的使用:https://pyscience.wordpress.com/2014/09/08/dicom-in-python-importing-medical-image-data-into-numpy-with-pydicom-and-vtk/
关于python - 使用 Python/Matlab 在图像中人为地合并非刚性运动以生成数据，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45467872/