Python - 3D 医学图像配准库

Question

Python 中有哪些库能够读取带有

.vtk

或

.stl

等扩展名的 CT 模型文件，并与普通视频执行 3D 图像配准。我发现很多软件都有这种能力，但我要找的不是一个程序，而是一个Python库，比如Numpy或OpenCV，我需要做的就是

import numpy

或

import cv2

。

编造我想做的事的例子

• 第 1 步 - 获取人头骨的 3D CT 模型
• 第 2 步 - 将 3D CT 模型读入 Python
• 第 3 步 - 获取一个人静止不动的正常视频
• 第 4 步 - 执行 3D CT 头骨配准 普通视频中的人头
• 第 5 步 - 显示注册输出

我发现了几个Python库“似乎”可以做这类事情，但它们的库描述中没有足够的信息来确保这就是我想要的。我也愿意使用多个库。有没有人做过类似的事情，如果有任何图书馆经验的人能给我一些建议，那就太好了，谢谢。如果没有，我也会考虑其他语言的库。

到目前为止我考虑过什么

1. C++ 中的 FW4SPL 库
2. C++ 中的 MITK 库
3. Python 中的 MeVisLab 软件
4. C++ 中的 Elastix 库
5. Python 中的 SimpleElastix 库
6. C++ 中的 ITK 库
7. Python 中的 SimpleITK 库

对于

FW4SPL

和

MITK

，我一直无法成功编译源代码，因为在调试旧错误后不断出现新错误。看来新的错误不会停止发生（我已经花了很多时间这样做，不想再继续了）。

对于

MeVisLab

，这不是一个Python库，如

numpy

或

opencv

，但它是一个GUI，据说也是可编程的。

对于

Elastix

、

SimpleElastix

、

ITK

和

SimpleITK

，它们确实是看起来很完美的 C++ 和 Python 库，但我不确定它们是否提供了上述应用程序的要求。另外，我对彼此之间的关系也很困惑。

Answer 1

我是第一次使用 vtk 和 stl 文件。你的问题让我很好奇，但我显然没有经验。在上述评论之前我就开始研究这个问题。我没有意识到我们偏离了主题，抱歉。所以我现在给你我的结论，因为它们是为了共享而构建的。

1) 对于 .vtk 文件 事实证明，我看到的大多数库都是针对 python 2.7 的，而我更喜欢最新版本（目前是 3.5）。 对于 3.5，我最终采用了看起来很有前途的“woodscn”版本，在我看来，编码所需的所有信息都在使用 python 读取 .vtk 文件

2) 对于 .stl 文件 来自“conda-forge”的“nestly”包看起来不错，在https://github.com/fhcrc/nestly/blob/master/examples/basic_nest/make_nest.py

上有一个典型的例子

那么你只需在Python脚本中编写

import vtk

和

import nestly

即可。

希望这有帮助

Answer 2

我将提供更多关于 python/elastix 业务的意见，因为我自己刚刚解决了这个问题，这并不容易。以下是它的使用方法：

1. SimpleITK-SimpleElastix。 pypi 上预编译的二进制文件。 pypi 上的 Linux 二进制文件最近没有更新，并且缺少一些较新的 SimpleITK 功能，但 SimpleElastix 功能可能足够了。 macos 二进制文件上个月刚刚更新。
2. 简单ITK。一个二进制 python 模块，在 ImageRegistrationMethod() 中具有自己的一些注册功能。我认为这可能是Elastix的一个实现，或者类似于Elastix，但没有深入确认。无论出于何种原因，我无法找出处理我的特定数据集所需的许多选项。
3. github上的SimpleITK源代码。重新编译并启用 Elastix 选项。此过程是您获取更新的 SimpleITK 功能以及实际 Elastix 代码的方式。编译在四个核心上运行了一个多小时，我知道我还必须弄清楚在 Windows 上的编译，所以我放弃了这个。
4. github 上的 SimpleElastix 源代码。本质上与上面#3 的方法相同，唯一的区别是在这个源发行版中，Elastix 不是几个选项之一，而是要点。如上所述，编译可能需要几个小时。
5. ITKElastix。 python 的预编译二进制文件。对于 Python 用户来说，ITK 可能不像 SimpleITK 那样熟悉，但语法上有很多重叠，并且 Elastix 的注册代码是相同的。我在使用 F 连续 numpy 数组时遇到的一个问题：itk elastix 注册给出了无意义的结果。当我切换到 C-连续时，事情就成功了。对于经验丰富的 ITK/C++ 程序员来说，这可能是显而易见的，但作为一个纯粹的 Python 用户，这对我来说却不是。