jcreinhold/intensity-normalization

解決的問題

磁振造影（MR）影像在不同的掃描儀、站點與療程之間缺乏一致的強度尺度。這種不一致性是一種擷取偽影，經常會干擾下游處理，特別是對於機器學習模型。

運作方式

該套件提供兩大類標準化方法：

• 個別方法：這些是對單一影像進行操作的普通函數（例如 zscore、fcm、kde、whitestripe）。
• 群體方法：這些方法會從一組影像中學習轉換並將其儲存，允許將相同的轉換應用於新的掃描（例如 nyul、lsq、ravel）。

它還包含用於組織成員圖、用於驗證的直方圖繪製、N4 預處理以及透過 ANTs 進行共同配準的工具。

適用對象

從事醫學影像研究的研究人員與開發人員，特別是那些正在為機器學習或其他自動化處理管線準備 MR 影像的人員。

亮點

• 支援多種 MR 序列，包含 T1-w、T2-w、FLAIR 與 PD-w。
• 提供多種個別與基於群體的標準化技術。
• 提供用於快速處理的 CLI，無需編寫程式碼。
• 與 numpy 和 nibabel 整合以進行影像資料處理。