上次稍稍和大家提過，醫學影像的處理，有一大部份是使用insight toolkit (ITK)了。而ITK和matlab的互通，也有不少人努力過，包括有matitk, simitk以及現在要提的 simpleITK。
其實，simpleITK並不是使用最方便的.mex編譯，可以直接呼叫。而是透過 java的使用來implement。當然，也可以透過c++，c#，那不如直接去呼叫原始的 ITK，不必使用精簡版本的simpleITK。另外，simpleITK也有python版本，matlab也可以執行python腳本，但是效能並沒有java來得好。
只是，matlab並不能像執行.m file，或是呼叫.mexmaci64一般的直接執行 java code，必需經過一些處理。接下來就把小弟不才我胡搞瞎搞兩天的功力，全放在這兒了。
星期二, 2月 25, 2014
星期一, 2月 24, 2014
如何給強大的 Matlab，再外加 ITK 的大力丸咧？(介紹篇)
一直想要做些醫學影像的研究，所以小弟我涉獵了一些影像研究的東西。但是經歷上根本不是學computer science的，血液中流的也不是程式設計師的血，只好勉強用用matlab來解決我的問題。雖然matlab的image toolbox相當強大，但是，做影像的永遠都差那麼一些些，所以也需要一些外加的程式庫來運用。
有不少朋友都問我，要做影像為什麼不用openCV？說真的，openCV真是個好物，對我而言，還有強者Kota Yamaguchi 幫它轉成matlab認得的function，更是加快在matlab上的應用。但是openCV在體質上，並不太適合用在醫學影像。它大部份的程式庫，不管2D或3D，都是處理8 bit, 3 channel的彩色影像為主，只有少數函式可以接受double的數值。而醫學影像卻常常是12 bit, 1 channel的灰階影像(其值大多在-1024 ~ 1023之間，我實際處理，有遇過數值到達16k的範圍)。這樣的資料丟到openCV的程式庫裏去，要嗎被吐出來，不然就是給個怪怪的結果。所以，必需做些資料轉換的工作，甚至要把 Grayscale的部份劣化。就看你能不能接受這樣的結果。
有不少朋友都問我，要做影像為什麼不用openCV？說真的，openCV真是個好物，對我而言，還有強者Kota Yamaguchi 幫它轉成matlab認得的function，更是加快在matlab上的應用。但是openCV在體質上，並不太適合用在醫學影像。它大部份的程式庫，不管2D或3D，都是處理8 bit, 3 channel的彩色影像為主，只有少數函式可以接受double的數值。而醫學影像卻常常是12 bit, 1 channel的灰階影像(其值大多在-1024 ~ 1023之間，我實際處理，有遇過數值到達16k的範圍)。這樣的資料丟到openCV的程式庫裏去，要嗎被吐出來，不然就是給個怪怪的結果。所以，必需做些資料轉換的工作，甚至要把 Grayscale的部份劣化。就看你能不能接受這樣的結果。