使用微分纯对数恶魔算法进行 2D 和 3D 图像配准的简单 matlab 代码提供代码以帮助理解Demons算法 - 欢迎任何评论或改进

MIC @ DKFZ的批处理生成器 batchgenerators是我们在德国癌症研究中心（DKFZ）的医学图像计算部门开发的python软件包，可满足我们所有深度学习数据扩充的需求。 尚不完美，但我们认为它足以与社区共享。 如果遇到错误，请随时与我们联系或打开github问题。 如果使用它，请引用以下工作： Isensee Fabian, Jäger Paul, Wasserthal Jakob, Zimmerer David, Petersen Jens, Kohl Simon, Schock Justus, Klein Andre, Roß Tobias, Wirkert Sebastian, Neher Peter, Dinkelacker Stefan, Köhler Gregor, Maier-Hein Klaus (2020). batchgenerators - a

根据 Frangi (2001) 描述的方法，此函数使用 Hessian 的特征向量来计算图像区域包含血管或其他图像脊的可能性 它支持 2D 图像和 3D 体积。 3D 方法包含一个 c 代码文件，可以快速计算图像 Hessians 列表的特征向量和特征值。 首先用“mex eig3volume.c”编译这段代码 尝试示例。 - 二维示例检测 X 射线图像中的血管- 3D 示例检测 CT 体积中的主动脉支架

该脚本从给定的 3D 图像中提取二元差分特征。 邻域可以定义为差分向量。 使用正态分布邻居可以获得良好的结果。 该功能在 MR 和 CT 图像上表现合理。

labview一维数组显示为3D图像例子

用itk类，从3D图像中提取一个slice

dicom 格式的 3D CT 和 MRI 图像通过为每个切片编写单独的文件而不是将整个图像存储在单个大文件中来保存。 此函数读取目录中的所有 dicom 文件，并返回一个或多个包含图像数据的 3D 矩阵以及具有相应 dicom 标头信息的元胞数组。 dicomfolder：导入 dicom 图像。 [图像，标题] = dicomfolder(folderName) 输入： folderName：包含 dicom 图像的文件夹的名称。 图像文件必须有扩展名 .dcm、.ima 或没有扩展名。 如果没有参数传递给函数，用户将被提示选择一个文件夹。 输出： 图像：包含图像数据的 3D 矩阵。 如果找到多个图像，则返回包含每个图像条目的元胞数组。 切片根据 ImagePositionPatient 标签的 Z 坐标进行排序。 headers：包含每个图像元数据的元胞数组。 如果找到多个图像，则标

工具箱的特点： (1) 工具箱包括经典的水平集方法，例如测地线活动轮廓（GAC）、Chan-Vese 模型和结合边界和区域项的混合模型。 (2) 所有方法均采用半隐式求解器 AOS 实现，即使在非常大的时间步长下也能保证数值方法的稳定性，从而提高基于水平集的分割效率。 (3)所有方法都可以应用于2D和3D数据。

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利用QLabel、QTimer实现类似广告切图效果。效果可见https://blog.csdn.net/qq_42570058/article/details/118308276