simpleITK N4BiasFieldCorrectionは実行速度と結果に関して奇妙に実行されます

Question

私は脳腫瘍のセグメンテーションに関するプロジェクトを行っています。そして、私がファイル（.mha）にN4BiasCorrectionを適用するとき、私はスライサーとsimpleITKメソッドを使用しました。 私はSlicer-N4ITKモジュールを使用して各ファイルを手作業で処理するだけで、コードを使ってすべてのファイルを実行する方法がわからないため、Slicerはうまくいくが時間がかかる。

次に、私はpythonでsimpleITKを試してみると、問題が表示されます。まず、各.mhaファイルで非常に遅く実行され、n4biasfieldcorrectionを適用した後、非常に大きなファイル（Slicerを使用して4.4MBと比較して36.7MB）を取得します。次に、速度を上げるために、Shrinkパラメータを4に設定しましたが、.mhaファイル全体が実際にぼやけてしまいました。スライダを使用しても起こりません。

誰でも私にそれが正常かどうか教えてもらえますか？私のファイルをぼかすことなくスピードアップする方法はありますか？または、Slicer pythonインタラクタ内でN4BiasFieldCorrectionを適用する例を教えてください。

ありがとうございます！

# -*- coding: utf-8 -*- 
 
""" 
 
Spyder Editor 
 

 
This is a temporary script file. 
 
""" 
 
from __future__ import print_function 
 
import SimpleITK as sitk 
 
import sys 
 
import os 
 
#from skimage import io 
 
from glob import glob 
 
import numpy as np 
 

 

 
def n4process(inputimage, outpath): 
 
    inputImage = sitk.ReadImage(inputimage)  
 
# numberFilltingLevels = 4 
 
    maskImage = sitk.OtsuThreshold(inputImage, 0, 1, 200) 
 
# inputImage = sitk.Shrink(inputImage, [ 2 ] * inputImage.GetDimension()) 
 
# maskImage = sitk.Shrink(maskImage, [ 2 ] * inputImage.GetDimension()) 
 
    inputImage = sitk.Cast(inputImage, sitk.sitkFloat32) 
 
    corrector = sitk.N4BiasFieldCorrectionImageFilter(); 
 
    corrector.SetConvergenceThreshold=0.001 
 
    corrector.SetBiasFieldFullWidthAtHalfMaximum=0.15 
 
    corrector.SetMaximumNumberOfIterations=50 
 
    corrector.SetNumberOfControlPoints=4 
 
    corrector.SetNumberOfHistogramBins=200 
 
    corrector.SetSplineOrder=3 
 
    corrector.SetWienerFilterNoise=0.1 
 
    output = corrector.Execute(inputImage,maskImage)  
 
    sitk.WriteImage(output, outpath) 
 

 
    
 
input_path = '/Users/chenrui/Desktop/BRATS2015_Training/HGG/' 
 
patientpath = glob('/Users/chenrui/Desktop/BRATS2015_Training/HGG/*') 
 
num = 0 
 
for i in patientpath: 
 
    num = num+1 
 
#i = '/Users/chenrui/Desktop/BRATS2015_Training/HGG/brats_2013_pat0001_1' 
 
    flair = glob(i + '/*Flair*/*.mha') 
 
    flair_outpath = '/Users/chenrui/Desktop/BRATS2015_Training/test/'+'Flair/'+str(num)+'.mha' 
 
    n4process(flair[0], flair_outpath) 
 
    
 
    t2 = glob(i + '/*T2*/*.mha') 
 
    t2_outpath = '/Users/chenrui/Desktop/BRATS2015_Training/HGG_n4/'+'T2/'+str(num)+'.mha' 
 
    n4process(t2[0], t2_outpath) 
 
    
 
    t1c = glob(i + '/*_T1c*/*.mha') 
 
    t1c_outpath = '/Users/chenrui/Desktop/BRATS2015_Training/HGG_n4/'+'T1c/'+str(num)+'.mha' 
 
    n4process(t1c[0], t1c_outpath) 
 
    
 
    t1 = glob(i + '/*_T1*/*.mha') 
 
    t1 = [scan for scan in t1 if scan not in t1c] 
 
    t1_outpath = '/Users/chenrui/Desktop/BRATS2015_Training/HGG_n4/'+'T1/'+str(num)+'.mha' 
 
    n4process(t1[0],t1_outpath)

Answer 1

元の実装http://www.insight-journal.org/browse/publication/640

を見てから、あなたはこれをダウンロードして、あなたのデータをテストする例を生成することができます。あなたが設定したパラメータは、WeinerFilterNoise以外のデフォルトで定義されたものと同じように見えます。これは、理由を変えない限り、0.01にする必要があります。

サイズ差（x8増加）は、おそらく8ビットから64ビットなどのデータを保存したことになります。 metaimageヘッダーを確認すると、これが表示されます。これはキャスティングで解決できます。