ANTsPy醫學圖像配准

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ANTsPy官方文檔：https://antspyx.readthedocs.io/_/downloads/en/latest/pdf/

 

配准ants.registration()

import os import ants import numpy as np import time fix_path = 'img_fix.png' move_path = 'img_move.png' 
# 配准所使用的各種方法 各方法耗時：https://www.cnblogs.com/JunzhaoLiang/p/12308200.html types = ['Translation', 'Rigid', 'Similarity', 'QuickRigid', 'DenseRigid', 'BOLDRigid', 'Affine', 'AffineFast', 'BOLDAffine', 'TRSAA', 'ElasticSyN', 'SyN', 'SyNRA', 'SyNOnly', 'SyNCC', 'SyNabp', 'SyNBold', 'SyNBoldAff', 'SyNAggro', 'TVMSQ'] 
# 保存為png只支持unsigned char & unsigned short，因此讀取時先進行數據類型轉換 fix_img = ants.image_read(fix_path, pixeltype='unsigned char') move_img = ants.image_read(move_path, pixeltype='unsigned char') for t in types: start = time.time() out = ants.registration(fix_img, move_img, type_of_transform=t) reg_img = out['warpedmovout'] # 獲取配准結果 reg_img.to_file(t+'.png') print(t+' : ', time.time()-start, '\n')

'Translation'　'Rigid'　 　 'Similarity'　'QuickRigid'　'DenseRigid'　'BOLDRigid' 　　'Affine'

'AffineFast' 'BOLDAffine'　　#TRSAA#　　　'ElasticSyN'　　　'SyN'　 　　  'SyNRA'　　　 'SyNOnly'

 

　'SyNCC'　 　　'SyNabp'　　　'SyNBold'　　'SyNBoldAff'　'SyNAggro'　　　'TVMSQ'

 

　'img_2'　  　　'img_1'

校正偏置場ants.n4_bias_field_correction()

import os import ants import numpy as npimport time move_path = 'img.png' move_img = ants.image_read(move_path, pixeltype='unsigned char')
 n4_img = ants.n4_bias_field_correction(move_img) n4_img = ants.from_numpy(np.array(n4_img.numpy(), dtype='uint8')) # png只接受 unsigned char & unsigned short # 保存之前需轉換類型 n4_img.to_file('TRSAA_n4.png')

 

　　   'OG'　　　　　　　　'OG_n4'　　　　　　　　 'TRSAA'　　　　　　   'TRSAA_n4'