SimpleITK（Simple Segmentation and Registration Toolkit）是一个开源的医疗图像处理库，由美国国家卫生研究院下属的国家癌症研究所（National Cancer Institute）资助的医学影像研究与教育项目（Insight Segmentation and Registration Toolkit，ITK）团队开发。SimpleITK简化了ITK的复杂性，提供了更加简洁的接口，允许研究人员和开发人员能够快速地集成图像处理功能到他们的应用中。SimpleITK使用C++编写，并提供了Python、R、Java等语言的接口，使得医疗影像算法的使用和开发更加便捷。 “SimpleITK-1.2.4-cp39-cp39-win_amd64.whl”是一个Python轮文件（wheel package），是Python包格式化的一种。轮文件是Python包的分发格式，用于在包的官方发布之前进行测试和分发。它支持Windows平台，具体版本为64位系统。文件名中的“cp39”表示该轮文件是用于Python 3.9版本，其中“cp”代表“C Python”，表明该包是为CPython（Python的官方实现版本）编译的。而“win_amd64”表明该轮文件是针对Windows操作系统的64位处理器编译的。 在这个特定的文件名“SimpleITK-1.2.4-cp39-cp39-win_amd64.whl”中，1.2.4表示SimpleITK库的版本号是1.2.4。这个版本号能够告诉用户这个包与SimpleITK项目历史中的具体位置和时间，以及它所包含的特性和修复。它对于依赖特定功能或需要避免已知问题的用户来说非常重要。在进行软件更新、库管理或在多个项目中使用时，版本号能够帮助用户保持软件的兼容性和稳定性。 由于该文件是一个压缩文件，可能包含编译后的二进制文件和一些必要的元数据，如依赖关系等。它可能通过一个包管理工具（如pip）安装。安装这样的轮文件通常比源代码分发快，因为它已经编译好了，不需要在目标系统上进行额外的编译步骤。在Windows平台上，whl文件的安装过程通常非常简单，只需要使用pip工具指定文件路径即可。 由于SimpleITK在医疗图像处理方面的专业性，该文件可能被包含在医学图像分析、生物医学计算、计算机辅助诊断、放射治疗规划等应用中。它为开发者提供了一个易于使用、功能强大的工具集，用以处理复杂的医学影像问题，比如图像分割、配准、增强和可视化等。SimpleITK的应用范围不仅限于学术研究，也广泛应用于临床实践。 医疗影像领域的专业人员可以利用SimpleITK强大的图像处理能力来开发新的诊断技术或者优化现有的影像流程。例如，使用SimpleITK进行CT或MRI图像的自动分割，可以帮助医生更精确地定位病变区域；使用配准功能可以将不同时间点或不同成像模式下的图像进行对齐，以便进行病变变化的对比分析。 在开发与医疗健康相关的软件时，SimpleITK提供了一个可靠且经过验证的平台，让开发人员能够专注于解决医学问题，而不必从头开始构建复杂的图像处理功能。因此，SimpleITK的推广和应用不仅提高了医疗软件开发的效率，也促进了精确医疗的发展。 SimpleITK项目通过简化ITK的复杂性，并结合Python语言的易用性，为医疗影像领域提供了一种高效的开发工具。而“SimpleITK-1.2.4-cp39-cp39-win_amd64.whl”作为一个特定的软件包，代表了SimpleITK生态系统中的一个具体实现和版本，能够帮助开发者和用户在Windows平台上快速部署和使用SimpleITK。

SimpleITK pytorch学习

医学图像处理的python程序包，适用于python3.5的环境，whl文件，可pip直接安装

今天小编就为大家分享一篇python读取dicom图像示例(SimpleITK和dicom包实现)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

python编写，mhd文件读取，获取图像参数信息，存储mhd文件，SimpleITK图像数据转成Numpy矩阵数据，Numpy矩阵数据转成SimpleITK图像数据

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~ ## using simpleITK to load and save data. import SimpleITK as sitk itk_img = sitk.ReadImage('./nifti.nii.gz') img = sitk.GetArrayFromImage(itk_img) print("img shape:",img.shape) ## save out = sitk.GetImageFromArray(img) # # out.SetSpacing(itk_img.GetSpacing()) # # out.SetOrigin

用SimpleITK+pydicom 将4dnii图像转为单张dicom，并重新添加图像头信息！

相比其他只是复制粘贴的，我只想说，为什么没有人说这可以直接比较图片而是都去比较array。 其实是可以直接比较两张图片直接的dice，distance的，只要能被sitk.ReadImage读取进来。不需要sitk.GetImageFromArray或者hausdorffcomputer.Execute(labelTrue>0.5,labelPred>0.5)的额外处理。这两个步骤只是用来把array回复成image，并做灰度处理得到两分图片。如果你的原始输入数据就是二分图片，就不需要，只要读取进来即可。 # -*- coding: utf-8 -*- “”” Created on Mon F

使用simpleITK进行医疗图像的配准，上述是以jupyter 写的，有配准的意义