NiftyMIC：用于2D超快速MRI的运动校正和体积图像重建的开源工具包

NiftyMIC：用于2D超快速MRI的运动校正和体积图像重建的开源工具包

NiftyMIC NiftyMIC is a research-focused toolkit for motion correction and volumetric image reconstruction of 2D ultra-fast MRI. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ni/NiftyMIC

NiftyMIC 是一个基于 Python 的开源项目，致力于为研究人员提供一套强大的工具，用于2D超快速磁共振成像（MRI）的运动校正和体积图像重建。该项目由 GIFT-Surg 项目开发，主要使用 Python 编程语言。

核心功能

NiftyMIC 的核心功能是利用切片到体积的注册算法进行运动校正，并结合基于重建的超分辨率（SR）技术进行体积重建。该工具包能够从多个可能受到运动干扰的低分辨率2D切片中，重建出等距、高分辨率的3D体积图像。

主要特点：

• 切片到体积的运动校正算法
• 超分辨率重建技术
• 自动化胎儿大脑 MRI 分割
• 支持多种正则化和数据损失函数

最近更新的功能

项目最近的更新主要包括以下几个方面：

1. 改进的运动校正算法：优化了运动校正的流程，提高了运动校正的精度和稳定性。
2. 扩展的功能支持：增加了对胎儿功能性 MRI 的支持，使得工具包的应用范围更加广泛。
3. 新的正则化和数据损失函数：引入了新的正则化和数据损失函数，以增强超分辨率重建过程中对异常值的处理能力。
4. 自动化分割工具的更新：对内置的自动化分割工具进行了升级，提高了分割的准确性和效率。

NiftyMIC 作为一个持续更新的开源项目，不断地为用户提供更高效、更稳定的MRI图像处理解决方案。

NiftyMIC NiftyMIC is a research-focused toolkit for motion correction and volumetric image reconstruction of 2D ultra-fast MRI. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ni/NiftyMIC