3DSlicer相关介绍

3DSlicer是一款免费的开源软件,专注于医学影像的分析、处理和可视化,包括图像分割、手术导航、实时3D超声重建等功能。它也支持自定义解决方案开发和AI辅助分析,如在新冠肺炎肺部CT分析中的应用。同时,3DSlicer内置Python交互器,但不适用于长期脚本开发。Freesurfer是一个用于MRI图像处理的开源工具,提供多模态数据分析和皮层重建等能力。

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官网:https://www.slicer.org/
什么是3DSlicer?
一个开源医学影像分析和可视化平台。

3D切片机是一款免费的开源软件,用于医学、生物医学和其他3D图像和网格的可视化、处理、分割、配准和分析;以及规划和导航图像引导的程序。

桌面软件,用于解决高级图像计算挑战,专注于临床和生物医学应用。
开发平台,使用免费的开源软件快速构建和部署用于研究和商业产品的自定义解决方案。
知识渊博的用户和开发人员社区共同努力改进医疗计算。(摘自官网)

3DSlicer可以做什么?
图像分割、手术导航、针对新冠肺炎的肺部 CT 分析、实时3D超声重建、手术导航等等。

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应用领域:
Image segmentation 图像分割
Lung CT analysis for COVID-19 新冠肺部CT
Surgical navigation 手术导航
AI-assisted segmentation using NVidia Clara 人工智能辅助分割
Robot-assisted interventions 机器人的三维模型,解剖结构和可视化
Tractography 示踪成像
Tracked ultrasound for needle guidance 跟踪超声引导针头
Adaptive radiation therapy 自适应放射性治疗
Real-time 3D ultrasound reconstruction 实时三维超声重建
Virtual reality 虚拟现实
FreeSurfer support FreeSurfer支持

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Freesurfer是用于MRI图像处理和分析的一款开源软件,可以进行多种模态数据的预处理、皮层重建、volume与surface的互相 之间的配准等。

Freesurfer许多功能都可以利用软件包中集成好的pipeline来实现,可以参考官网进行了解,也可以调用一些单独的命令来实现自己的需求,比如查看.mgz/.nii.gz等格式文件的信息时用到的mri_info等。

具体介绍可以参考官网:[http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/](http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/),或者豆瓣上一个科技科普类的专栏(中文):FreeSurfer使用手册

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3DSlicer中自带了Python交互器可以方便研发人员进行简单的测试,但不推荐使用此交互器做插件开发,因为测试者一旦关闭slicer,下面的脚本代码就会自动清空,您所生成的控件也将不复存在。

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### 3D Slicer 中处理 Volumes 的功能与教程 3D Slicer 是一款强大的医学图像分析软件,提供了多种工具用于处理三维体积数据 (volumes)[^1]。以下是关于其主要功能和相关教程的详细介绍: #### 功能概述 Slicer 提供了一个名为 **Segment Editor** 的模块,允许用户通过手动、半自动以及全自动的方式分割 3D 体积数据[^1]。这些方法可以应用于各种类型的医学影像,例如 MRI 和 CT 扫描。 - **Manual Tools**: 用户可以通过画笔或其他交互方式直接标记感兴趣区域 (ROI),从而实现精确的手动分割。 - **Semi-Automatic Tools**: 这些工具通常依赖于种子点或边界框来扩展分割范围。例如,“Grow from Seeds” 工具可以根据指定的像素强度阈值自动生成分割结果[^2]。 - **Automatic Segmentation Algorithms**: 利用机器学习算法或者预定义模板完成自动化分割过程。这类技术特别适合标准化程度较高的解剖结构识别任务。 #### 使用指南 对于初学者来说,可以从官方文档中的 “Volume Rendering Tutorial” 开始学习如何加载并渲染体素化模型;接着探索 “Segmentation Module Documentation”,了解具体操作步骤及其参数设置意义[^3]。 此外,在实际应用过程中可能还需要注意以下几点: - 数据准备阶段应确保输入文件格式兼容(如 NIfTI),并且分辨率满足需求; - 根据目标对象特性调整合适的算法选项组合以获得最佳效果; - 后期可借助 Markups 或 Transform 模块进一步优化编辑成果展示形式。 ```python import slicer # Load sample dataset into application context. sampleDataLogic = slicer.modules.sampledata.logic() volumeNode = sampleDataLogic.addSource('MRHead') segmentEditorWidget = slicer.modules.segmenteditor.widgetRepresentation().self() segmentEditorWidget.setMasterVolumeNode(volumeNode) ``` 上述脚本展示了如何利用 Python API 加载示例头部磁共振成像数据集,并将其作为主控音量节点传递给分段编辑器窗口实例进行后续定制化开发尝试[^4]。
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