ITK 医学影像坐标系问题

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本文探讨了ITK在医学影像处理中坐标系的重要性,包括物理坐标系和像素坐标系的表示,并展示了如何在ITK中进行坐标系转换的代码示例,帮助理解如何在不同坐标系间进行转换。

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在医学影像处理中,坐标系的概念和转换是非常重要的。ITK(Insight Segmentation and Registration Toolkit)是一个强大的开源图像分割和配准工具包,提供了广泛的功能来处理医学影像数据。

本文将讨论一些与医学影像坐标系相关的问题,并提供相应的代码示例。首先,我们将介绍ITK中常用的坐标系表示方法,然后讨论如何进行坐标系之间的转换。

  1. 坐标系表示方法

在ITK中,常用的坐标系表示方法包括物理坐标系(Physical Space)和像素坐标系(Index Space)。

物理坐标系是指以真实世界中的物理单位表示的坐标系,比如以毫米或厘米为单位的空间位置。而像素坐标系是以像素为单位表示的坐标系,它表示了图像或体积数据中每个像素的位置。

在ITK中,可以使用以下代码获取图像的物理坐标系和像素坐标系:

import itk

# 读取图像
image = itk.imread("image.nii.gz")

# 获取物理坐标系
origin = image.GetOrigin()
spacing = image.GetSpacing()

# 获取像素坐标系
size = image.GetLargestPossibleRegion().GetSize()
  1. 坐标系转换
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