jcreinhold/intensity-normalization

解決する課題

磁気共鳴（MR）画像は、スキャナー、サイト、およびセッション間で一貫した強度スケールがありません。この不整合は取得アーティファクトであり、下流の処理、特に機械学習モデルの処理を頻繁に妨害します。

仕組み

このパッケージは、2つの主要なカテゴリの正規化方法を提供します：

• 個別メソッド：単一の画像に対して機能するプレーンな関数です（例：zscore、fcm、kde、whitestripe）。
• 集団メソッド：一連の画像から変換を学習して保存し、同じ変換を新しいスキャンに適用できるようにします（例：nyul、lsq、ravel）。

また、組織メンバーシップマップ、検証用のヒストグラムプロット、N4 前処理、ANTs を介したコレジストレーション用のツールも含まれています。

対象者

医療画像を扱う研究者や開発者、特に機械学習やその他の自動化された処理パイプラインのために MR 画像を準備している人々。

ハイライト

• T1-w、T2-w、FLAIR、PD-w を含む複数の MR シーケンスをサポートしています。
• 個別および集団ベースのさまざまな正規化手法を提供します。
• コードを書くことなく迅速な処理を可能にする CLI を提供します。
• 画像データ処理のために numpy や nibabel と統合されています。