3dslicer 超声

3D Slicer 怎么应用于超声图像（jpg），每个病历包含两个图像，进行分割并保存输出？
后续需要pyradiomics进行特征提取。

使用3D Slicer进行医学图像手动分割
可以参考下
https://code84.com/302130.html
http://imyhq.com/design/33976.html

在工具栏的Modules中选择Segment Editor里面有工具吧

3D Slicer里面有分割工具

3D Slicer软件可以分割

两种方法：

  • 使用内置的分割工具：比如“Segment Editor”模块，可以通过菜单栏中的“Modules”选项，选择“Segmentations”下的“Segment Editor”来打开该模块，并使用绘制工具对图像进行手动分割。

  • 使用自动分割插件：可以尝试“Auto Segmentation”、“Grow from Seeds”等来自动分割图像。

要将3D Slicer应用于超声图像的分割并保存输出，你可以按照以下步骤进行操作：

  1. 导入图像：打开3D Slicer软件并选择"Data"菜单，然后选择"Add data"或"Import"选项，以导入超声图像（JPG文件）。确保导入的图像与每个病历中的两个图像相对应。
  1. 创建分割：在3D Slicer中，选择"Segmentation"模块。使用绘制工具（如"Paint"或"Threshold"）在图像上绘制或选择感兴趣区域，以创建分割。
  1. 确定标签：为每个分割区域分配一个唯一的标签。你可以在"Segmentation"模块中选择"Segmentation"菜单，然后选择"Create/Edit Labelmap"选项来定义标签。
  1. 保存分割结果：选择"Segmentation"模块中的"Segmentations"菜单，然后选择"Export"选项，将分割结果保存为NRRD或其他支持的格式。这将生成一个包含分割结果的文件，可以在后续的步骤中使用。
  1. 使用pyradiomics进行特征提取：使用Python编写脚本，导入pyradiomics库，并将先前保存的分割结果文件和对应的原始图像文件作为输入。通过pyradiomics库，你可以提取感兴趣区域的特征。以下是一个简单的示例代码：

import os
import radiomics

# 指定分割结果和原始图像的文件路径
segmentation_file = 'path/to/segmentation.nrrd'
image_file = 'path/to/image.jpg'

# 初始化Radiomics计算器
extractor = radiomics.featureextractor.RadiomicsFeatureExtractor()

# 为计算器设置原始图像和分割结果
extractor.settings.set('ImageInput', image_file)
extractor.settings.set('MaskInput', segmentation_file)

# 提取特征
features = extractor.execute()

# 打印特征结果
for feature_name in features.keys():
    print(f"{feature_name}: {features[feature_name]}")

请确保将上述示例代码中的path/to/segmentation.nrrd替换为你保存的分割结果文件的路径，path/to/image.jpg替换为原始图像文件的路径。

通过这些步骤，你可以在3D Slicer中进行超声图像的分割，并使用pyradiomics库对感兴趣区域进行特征提取。根据你的需求，你可以进一步调整和扩展这些步骤来满足特定的分析要求。

打开3D Slicer软件，选择“File”菜单中的“Open Image”选项，导入超声图像。
在3D Slicer的工具栏中选择“Segmentation”工具，可以选择合适的分割方法对超声图像进行分割。
调整3D Slicer中的视图，以便观察和编辑分割结果。可以使用缩放、旋转、平移等操作来调整视图。
在3D Slicer的工具栏中选择“Save Segmented Image”选项，选择保存路径并设置文件名，将分割后的图像保存为JPEG或DICOM格式。
导出分割结果。可以选择将分割结果导出为二进制或文本格式，