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matlab - MATLAB 中 MRI 并行成像中混合重建中 M = 4 的欠采样问题
我正在学习 MRI 并行成像中的图像重建。我正在 Maltab 中编写关于论文“并行磁共振成像的通用方法（DK Sodickson，2001）”的混合重建程序。我的代码仅适用于欠采样 M=2，但不适用于 M=4。我不知道为什么。你可以帮帮我吗？
python - python 关于在 MRI 切片数据集上训练深度神经网络
我想在 MRI 切片数据集上训练一个深度神经网络。这是我的代码
而 python 表明没有足够的值来解包。我不知道为什么。当我将所有图像放在一个文件中到 python 时有问题吗？
python - 我有一种情况，其中 numpy.where() 无法按预期工作。我的错误在哪里？
我有一个二进制分割图作为神经网络（niftii 格式）的输出，并且只想维护最大的岛，以消除不需要的误报。
我能够通过以下方式实现这一目标：
但是“阈值”是非常低效的。在另一个应用程序中，我使用 numpy.where()，与显示的阈值方法相比，它产生了很好的加速。我的方法是，通过以下方式删除 array[array>I] == x 行：
这条确切的线在另一个应用程序中完美运行，但在这里我只得到一个黑色的 3D 体积，这对我不起作用。有人能指出我犯的错误吗？
python - 用 pydicom 和 sitk 加载 dicom 会产生不同的输出
我的问题有点连线。我正在研究包含 dicom 图像的前列腺 MRI数据集。当我使用 Simple ITK 加载 dicom 文件时，输出 numpy 数组的 dtype 将为 float64 。但是当我使用 pydicom 加载相同的 dicom 文件时，输出 numpy 数组的 dtype 将是 uint16 问题不只是这个。使用不同的模块时，像素强度会有所不同。所以我的问题是为什么它们看起来不同，哪一个是正确的，为什么这些模块以不同的方式加载数据？这是我用来加载 dcm 文件的代码。
python - 使用sitk获取偏置场
我正在尝试使用 sitk 库来清除有偏见的 Mr 图像（MRI）。
我能够获得校正后的图像，但无法获得偏差图像。
设置以下参数：
这是我试过的代码
但我得到了这张图片：
你知道如何获得偏见吗？
image-scaling - 如何减少python数据集中的图像数量
我有一个超过 3000 张图像的图像数据集。如何在当前代码之后编写代码以从每个单独的数据集中分离 200 张图像。有火车= T1，T2和测试= T1，T2。
semantic-segmentation - MONAILABEL 切片器插件 | MRI中的骨盆分割
我想使用 MONAILABEL 插件从 SMIR 数据集中分割 MRI 中的骨盆。我已经阅读了很多关于这个插件的内容。但是，我还不能很好地执行分割。
这些是我这样做的步骤：
使用 anaconda 提示连接服务器 在 Slicer 中启用插件并使用涂鸦部分中的绘画按钮手动加载一张标记骨盆的图像，然后单击“提交标签”进行更新，然后在网络运行时对其他一些图像重复该过程受过训练。训练过程结束后，打开掩码文件时实际上什么都看不到。我也遇到这两个错误：“ AssertionError: Not a valid Label” “ TypeError: object of type 'NoneType' has no len() ”
这是使用MONAI的正确方法还是我遗漏了什么？在开始这个过程之前，我应该考虑哪些方面？感谢您的帮助和建议。谢谢