3D Slicer打开 fMRI 影像并查看扫描参数

到处搜罗 3D Slicer 加载和处理fMRI,也木有捕获到啥有用信息,只能自己摸索了,顺便记录一下。
有一个fMRI影像文件夹,是dicom格式,现想用3D Slicer 打开看看长啥样,步骤如下

(1)双击打开3D Slicer(已经安装过)
(2) Load 影像的DICOM 文件夹
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
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加载时间真的有点长,至少比单纯加载结构像长了不止2倍,只能耐心等待。。。
在这里插入图片描述
终于加载成功了,有2个有效数据,一个看起来是3帧,一个看起来是200帧, 看看这影像糊糊的一团,要不怎么说bold 像就是分辨力差呢,眼见为实。。。
(3) 查看影像的扫描参数
》》进入Data 模块

在这里插入图片描述
》》点击展开左下MRML node information
没错,就是空空如也,没有什么表格数

### 使用3D Slicer进行胸部CT影像的分割和可视化 #### 安装与启动3D Slicer 为了处理胸部CT影像,在计算机上安装最新版本的3D Slicer软件是必要的。下载按照官方指南完成安装过程后,可以启动应用程序准备导入数据[^1]。 #### 导入胸部CT图像序列 通过菜单栏中的`File -> Add Volume...`选项来加载DICOM格式或其他兼容格式的胸部CT扫描文件。一旦选择了相应的文件夹或具体文件,Slicer会自动读取这些切片将它们组合成三维体积表示形式[^2]。 #### 预览与初步调整 加载完成后,默认情况下会在多个视图窗口中显示该体积的不同方向截面(轴向、冠状位以及矢状位)。此时可以根据需要旋转视角、缩放比例等操作以便更好地观察目标区域;还可以利用亮度对比度工具优化视觉效果[^3]。 #### 创建标记点用于指导后续步骤 对于精确地定义感兴趣区(ROI),可以在模块面板里找到“Markups”功能插件。在此模式下能够便捷地标记出肺部边界或者其他重要解剖结构的位置作为参考依据,这有助于提高之后自动化算法执行时准确性[^4]。 #### 应用分割技术实现器官提取 进入Segment Editor界面后提供了丰富的编辑手段来进行交互式的组织分离工作。针对胸腔内部不同类型的软组织密度差异特性,可采用阈值法快速区分空气间隙同实质性脏器之间的界限;另外也支持画笔涂抹方式手动修正细节部分以获得更精准的结果[^5]。 ```python # Python脚本示例:基于Python API创建新的分段对象 segmentationNode = slicer.mrmlScene.AddNewNodeByClass('vtkMRMLSegmentationNode') slicer.modules.segmenteditor.widgetRepresentation().self().editPipeline.setMasterVolumeNode(inputVolume) ``` #### 可视化最终成果 当完成了所有期望部位的选择切割之后,切换到Renderings标签页开启高质量渲染引擎即可生成逼真的彩色表面模型。用户不仅能看到清晰立体呈现出来的骨骼框架,而且还能根据不同颜色编码直观地区分各个被标注出来的重要组成部分[^6]。
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