ITK软件指南：医学图像处理与分类器系统解析

"ITK 学习资料 中文版" ITK (Insight Toolkit) 是一个强大的开源软件系统，专门用于医学图像处理、图像分割和配准算法的开发。本书籍是针对ITK 2.4版本的中文使用指南，旨在帮助用户理解和应用ITK的核心概念和算法。 在介绍的分类器系统中，我们关注的是如何将度量向量分配到不同的类别，这里以两个高斯分布为例。与之前的k平均值算法不同，分类器系统采用`itk::Statistics::GaussianDensityFunction`替代`itk::Statistics::EuclideanDistance`作为成员函数。这意味着分类器的参数设置和计算方式发生了变化，需要平均向量和协方差矩阵。在这里，选择了`itk::Statistics::EuclideanDistance`来计算样本的平均值，以及`itk::Statistics::CovarianceCalculator`来估计样本的协方差，这两者构成了评估算法的基础。尽管直接用相同的样本进行训练和测试并不理想，但为了简化示例，书中采取了这种做法。样本数据存储在`itk::Statistics::ListSample`中，而度量向量则由`itk::Vector`类表示。为了将向量分到不同的样本数据箱中，使用了`itk::Statistics::Subsample`。 此外，书中还引入了`itk::MeanCalculator`和`itk::CovarianceCalculator`这两个文件，它们分别用于计算样本的平均值和协方差，这些都是进行分类和评估的重要工具。 ITK的学习分为三个部分。第一部分涵盖了ITK的安装、基本概念和编程语言的使用，包括C++、Tcl和Python。第二部分以用户为中心，通过实例讲解系统的主要功能。第三部分则面向开发者，介绍如何创建新类、扩展ITK和构建Windows GUI。 学习ITK的用户可分为两类：一类是开发新类的C++程序员，他们需要深入理解ITK的架构和设计；另一类是应用现有类的用户，他们可能更多地关注如何使用ITK的现成功能。对于两类用户，书籍都提供了相应的指导和支持。 ITK是一个高度模块化、面向对象的系统，其强大的功能和开放源码特性使其成为医学图像处理领域的关键工具。通过学习和掌握ITK，开发者和使用者能够构建复杂的图像处理应用，解决实际的医学问题。