使用 ITK-Snap 截取 3D 图像的一个干净的截面

最新推荐文章于 2025-11-13 14:14:49 发布
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#医学图像配准

本文介绍了如何通过编辑菜单中的步骤来去除视图上的标注、调整视图以便最大化显示内容，并分享了快速截取屏幕的方法。适合学习者掌握基本的图像处理和查看技巧。

1. 去掉视图的标注信息

edit -> Slice Annotations -> Toggle All Annotations

-1

2. zoom to fit and expend the view

0

3. snapshot

在这里插入图片描述

ITK:在一幅图像中提取感兴趣区域ROI
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
05-21 1254
ITK:在一幅图像中提取感兴趣区域ROI内容提要输出结果C++实现代码 内容提要 在给定图像中提取给定的关注区域（ROI） 输出结果 C++实现代码 #include "itkImageFileReader.h" #include "itkImageFileWriter.h" #include "itkRegionOfInterestImageFilter.h" int main(int argc, char * argv[]) { if (argc != 7) { std::cerr
3D Slicer/ITK-SNAP常见使用
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ITK-SNAP医学图像分割终极指南：从入门到精通的完整教程
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直接按x就行。
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【代码】ITK 读写 dicom 合并图层。
使用ITK-SNAP进行抠图操作并保存mask的实例
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问题描述： 想要去掉图像背景,只保留中心部分 目标： 1.利用ITK-SNAP制作二值化标签(即mask) 2.利用软件ITK-SNAP把一幅图像中自己想要的部分抠出来 步骤: 1.保存mask 打开ITK-SNAP ,这是一款可以方便进行勾画操作,制作标签的软件 1.点击勾画按钮 2.在图像中选点进行勾画 3.勾画完成后点击accept,可以看到所勾画的区域被标签颜色所覆盖 4.滚动鼠标滚轮到下一层(对于3D图像),继续勾画 tips:点击”paste last polygon”按钮使用上一层的勾画结果,拖动勾画框可以进行修改 5.勾画完成后按ctrl+S保存图像,此时所保存的即为二
import os import numpy as np import SimpleITK as sitk # ====================== 功能函数 ====================== def dicom_to_nifti(dicom_dir, output_nifti_path): """将DICOM文件夹转换为NIfTI文件""" reader = sitk.ImageSeriesReader() dicom_files = reader.GetGDCMSeriesFileNames(dicom_dir) if not dicom_files: raise ValueError(f"未找到DICOM文件，请检查路径: {dicom_dir}") reader.SetFileNames(dicom_files) image = reader.Execute() sitk.WriteImage(image, output_nifti_path) print(f"DICOM转换完成 → {output_nifti_path}") def crop_or_pad_to_target(data, target_shape=(168, 512, 512)): """将3D数据裁剪或填充至目标尺寸（居中）""" result = np.zeros(target_shape, dtype=data.dtype) # 计算填充偏移量 offsets = [max(0, (t - s) // 2) for t, s in zip(target_shape, data.shape)] # 数据放置范围 target_slices = [ slice(offset, min(offset + size, target)) for offset, size, target in zip(offsets, data.shape, target_shape) ] # 数据截取范围（防止数据比目标大） data_slices = [ slice(max(0, -offset), min(size, target - offset)) for offset, size, target in zip(offsets, data.shape, target_shape) ] result[tuple(target_slices)] = data[tuple(data_slices)] return result def process_with_label(image_path, label_path, output_path, target_shape): # 加载数据并统一空间信息 image = sitk.ReadImage(image_path) label = sitk.ReadImage(label_path) # 强制同步空间属性（关键修复） label.SetDirection(image.GetDirection()) label.SetOrigin(image.GetOrigin()) label.SetSpacing(image.GetSpacing()) # 检查数据 label_data = sitk.GetArrayFromImage(label).astype(np.uint8) print(f"重采样前label=1的像素数:", np.sum(label_data == 1)) # 重采样标签 if image.GetSize() != label.GetSize(): print("正在对齐标签尺寸...") label = sitk.Resample( label, image, # 参考图像 sitk.Transform(), sitk.sitkNearestNeighbor, # 必须使用最近邻 0 ) label_data = sitk.GetArrayFromImage(label).astype(np.uint8) print(f"重采样后label=1的像素数:", np.sum(label_data == 1)) if np.sum(label_data == 1) == 0: raise ValueError("重采样后标签丢失！请检查图像和标签的空间属性是否匹配") # 计算ROI non_zero = np.argwhere(label_data == 1) z_min, y_min, x_min = non_zero.min(axis=0) z_max, y_max, x_max = non_zero.max(axis=0) + 1 # 裁剪并调整尺寸 image_data = sitk.GetArrayFromImage(image) cropped = image_data[z_min:z_max, y_min:y_max, x_min:x_max] processed_data = crop_or_pad_to_target(cropped, target_shape) # 保存结果 output_image = sitk.GetImageFromArray(processed_data) output_image.CopyInformation(image) sitk.WriteImage(output_image, output_path) print(f"处理成功！输出尺寸: {processed_data.shape}") # ====================== 主流程 ====================== if __name__ == "__main__": # ---------- 第一步：DICOM转NIfTI ---------- dicom_dir = r"E:\Breast_NAC\解压后文件\GYMR10001481 2\D4"# 替换为你的DICOM文件夹 raw_nifti_path = "converted_image.nii.gz" if not os.path.exists(raw_nifti_path): # 避免重复转换 dicom_to_nifti(dicom_dir, raw_nifti_path) # ---------- 第二步：ITK-SNAP标注后的标签 ---------- label_path ="C:/Users/86191/AppData/Roaming/JetBrains/PyCharmCE2023.3/scratches/processed_breast_cancer.nii.gz" # 替换为ITK-SNAP保存的标签文件 # ---------- 第三步：处理并保存结果 ---------- output_path = r"C:\Users\86191\chulihoudwenjian\processed_roi.nii.gz" target_size = (168, 512, 512) # 根据需求调整 process_with_label( image_path=raw_nifti_path, label_path=label_path, output_path=output_path, target_shape=target_size )
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以下是一个完整的图像对齐与信息复制流程： ```python import SimpleITK as sitk # 加载图像 source_image = sitk.ReadImage("source.nii") target_image = sitk.ReadImage("target.nii") # 检查尺寸是否一致 if ...
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❤️❤️❤️ c3d 是一个免费的、强大到无以复加的 3D 图像处理工具，它尤其在深度学习医学图像研究和应用中能发挥出无与伦比的生产力 —— 我 ???? 我将以 Pancreas-CT 数据集及其标签为例，简要介绍 c3d 处理 dicom 格式 3D 图像（dicom 转成 nii）、Nifti 格式 3D 图像的常用功能 下载安装 c3d 和 ITK-SNAP 官网下载地址：http://www.itksnap.org/pmwiki/pmwiki.php?n=Downloads.C3D 记得把 c
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选择保存的标注文件点击打开，并点击finish跳过，即可得到上次分割标注。出现以下弹窗说明没有体素更新，意思是你勾画的区域的标签与原标签相同，所以这时可以点击Close，然后检查红色框处的标签有没有选错。对于画多了的区域可以先在红色框中选择Clear Label，再在红色箭头处将多余的区域画出来，按两下回车即可消除。点击1框后，可以在2框处看到当前所在的图像位置，如图显示，当前图像在整个视频的第150帧图像。点击图中1号红色框，在2号红色框中选择你所需要的标签，即可开始勾画。如下红色箭头处所指。
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Python在3D数据中根据点以及法线方向提取切片 在处理3D图像数据（CT图像，MRI图像）中，有时需要对其进行提取切片的操作，一般都是按照X,Y,Z三个轴来提取切片，然而在一些情况下需要根据某点的法线方向提取过这点的切片，在这里根据的 matlab代码 改写成python的版本。 原理 在matlab的代码上主要是分为几步来获得斜切平面的 （1）初始化切平面，在这里切平面可以当成一把刀，初始化的切平面是平行于XY平面的。 （2）通过绕一点以及一个方向旋转改切平面，这样的话就知道往哪切了，只要将初始切平
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kateyabc的博客
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1、三维图像切面提取切片是指三维图像中的一个切面对应的图像。切面可以是过图像内部一点且平行于XY、YZ、XZ平面的平面，也可以是任意的过三维图像内部一点任意方向的平面。通过提取切片可以方便的浏览和分析图像内部组织结构，是医学图像浏览软件中的一个重要的功能。在VTK中vtkImageReslice类实现图像切片提取功能。//实现结果显示空白，后续有待研究解决 #include <vtkSmar...
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### 使用 ITK-SNAP 进行 3D 图像裁剪 #### 安装与启动 ITK-SNAP 为了使用 ITK-SNAP 对 3D 图像进行裁剪，首先需要安装该软件。可以从官方网站下载并按照说明完成安装过程[^1]。 #### 打开目标文件 启动 ITK-SNAP 后，在主界面点击 "File" -> "Open Image..." 来加载要编辑的三维医学图像数据集。支持多种常见格式如 NIfTI (.nii)，DICOM 文件夹等。 #### 设置显示模式 切换至合适的视图以便于操作。通常会选择 MPR (Multiplanar Reconstruction) 模式来查看三个正交切面（轴向、冠状和矢状），这有助于更精确地定义裁剪边界。 #### 绘制ROI(Region of Interest) 通过左侧工具栏中的画笔或其他形状绘制工具，在不同视角上标记出想要保留下来的感兴趣区。可以调整画笔大小以适应具体需求；对于复杂结构还可以利用多边形或自由手绘方式勾勒轮廓。 #### 创建Mask Layer 当完成了 ROI 的描绘之后，应该创建一个新的 Mask 层并将刚才所做的标注转换成 binary mask。这样做的好处是可以方便后续步骤中应用此掩膜来进行实际的数据切割工作。 #### 应用掩模执行裁剪 回到原始图像层面上，选择菜单项 "Filters" 下拉列表里的 “Apply Binary Mask”，此时会弹出对话框询问是否确认将当前激活的mask应用于整个volume。一旦选择了肯定选项，则只有被选中的部分会被保存下来而其余区域则变为透明状态。 #### 导出处理后的结果 最后一步就是导出经过裁减的新图像了。“File”->“Export Volume As...”,可以选择不同的输出路径以及指定所需的文件类型。 ```python import SimpleITK as sitk def save_cropped_image(image, output_path): """ Save the cropped image using SimpleITK. Parameters: image : SimpleITK.Image The input image to be saved after cropping. output_path : str Path where the cropped image will be stored. """ writer = sitk.ImageFileWriter() writer.SetFileName(output_path) writer.Execute(image) # Example usage with a hypothetical variable 'cropped_img' save_cropped_image(cropped_img, "./output/cropped.nii.gz") ```
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