itk.elastix_registration_method
时间: 2024-09-18 09:15:02 浏览: 37
`ITK-Elastix` 是一种高级的图像配准框架,它在 `SimpleITK` 的基础上提供了更复杂的图像变形功能。`compare()` 函数[^1]用于比较两个输入图像(fixed_image 和 result_image),通常在配准后验证结果。
`SimpleITK` 提供了一个直观的API[^2],使得图像配准过程变得简单易懂。例如,要执行基本的弹性配准,你可以按照以下步骤操作:
1. 导入必要的模块:
```python
import SimpleITK as sitk
```
2. 创建 `ImageRegistrationMethod` 对象:
```python
registration_method = sitk.ImageRegistrationMethod()
```
3. 设置配准指标,如 Mattes 相关系数(Mutual Information):
```python
registration_method.SetMetricAsMattesMutualInformation(numOfHistogramBins=50)
```
4. 可以添加更多设置,比如选择合适的优化器、设置迭代次数等。
5. 执行注册:
```python
registration_method.Execute(fixed_image, moving_image)
```
这会将 `moving_image` 根据 `fixed_image` 进行配准并返回变换后的图像。
应用场景包括医学影像分析中的结构对应、形态学匹配以及图像融合等。
相关问题
解释这段代码img_itk = sitk.GetImageFromArray(image.astype(np.float32)) img_itk.SetSpacing((1, 1, 10)) prd_itk = sitk.GetImageFromArray(prediction.astype(np.float32)) prd_itk.SetSpacing((1, 1, 10)) lab_itk = sitk.GetImageFromArray(label.astype(np.float32)) lab_itk.SetSpacing((1, 1, 10)) sitk.WriteImage(prd_itk, test_save_path + case + "_pred.nii.gz") sitk.WriteImage(img_itk, test_save_path + case + "_img.nii.gz") sitk.WriteImage(lab_itk, test_save_path + case + "_gt.nii.gz")
这段代码用于将三维图像数据保存为NIfTI格式的文件。
首先,使用`sitk.GetImageFromArray()`函数将`image`数组转换为SimpleITK的图像对象`img_itk`。在转换过程中,将`image`数组的数据类型转换为`np.float32`,以确保图像数据的准确性和一致性。
接下来,使用`img_itk.SetSpacing()`函数设置图像的像素间距(spacing)。这里使用元组`(1, 1, 10)`设置了X、Y和Z轴方向上的像素间距,以便正确表示图像在物理空间中的尺寸和位置。
类似地,将`prediction`和`label`数组分别转换为SimpleITK的图像对象`prd_itk`和`lab_itk`,并设置它们的像素间距。
接下来,使用`sitk.WriteImage()`函数将预测结果、原始图像和真实标签分别保存为NIfTI格式的文件。这里使用`test_save_path + case + "_pred.nii.gz"`、`test_save_path + case + "_img.nii.gz"`和`test_save_path + case + "_gt.nii.gz"`作为保存路径,其中`test_save_path`是保存路径的前缀,`case`是一个与文件相关的标识符。
通过执行以上操作,三维图像数据将被保存为NIfTI格式的文件,以供后续的可视化、分析或其他处理使用。
def predict_one_img(model, img_dataset, args): # def predict_one_img(model, img_dataset, data, target, args): dataloader = DataLoader(dataset=img_dataset, batch_size=1, num_workers=0, shuffle=False) model.eval() test_dice = DiceAverage(args.n_labels) # target = to_one_hot_3d(label, args.n_labels) with torch.no_grad(): for data ,target in tqdm(dataloader, total=len(dataloader)): # data = data.to(device) data, target = data.float(), target.long() target = to_one_hot_3d(target, args.n_labels) data, target = data.to(device), target.to(device) # print(data.shape) # print(target.shape) output = model(data) # output = nn.functional.interpolate(output, scale_factor=(1//args.slice_down_scale,1//args.xy_down_scale,1//args.xy_down_scale), mode='trilinear', align_corners=False) # 空间分辨率恢复到原始size img_dataset.update_result(output.detach().cpu()) pred = img_dataset.recompone_result() pred = torch.argmax(pred, dim=1) pred_img = to_one_hot_3d(pred, args.n_labels) pred_img=pred_img.to(device) test_dice.update(pred_img, target) test_dice = OrderedDict({'Dice_liver': test_dice.avg[1]}) if args.n_labels == 3: test_dice.update({'Dice_tumor': test_dice.avg[2]}) pred = np.asarray(pred.numpy(), dtype='uint8') if args.postprocess: pass # TO DO pred = sitk.GetImageFromArray(np.squeeze(pred, axis=0)) return test_dice, pred
这是一个用于预测单张图像的函数,接收一个模型、一个图像数据集和一些参数作为输入。函数首先将图像数据集加载到一个Dataloader中,然后将模型设置为评估模式并初始化一个DiceAverage对象,该对象用于计算评估指标(这里是Dice系数)。在没有梯度的情况下,对于每个数据和目标对,函数将数据和目标转换为模型所需的格式(浮点数和one-hot编码),并将它们传递给模型进行预测。预测结果被转换回原来的空间分辨率,然后被添加到图像数据集中。最后,预测结果被重新组合成一个numpy数组,并被转换为一个SimpleITK图像对象并返回。如果需要,可以在预测之后对预测结果进行后处理。函数返回测试指标和预测结果。