采用射线掩模校正后,ROI的边界盒大于图像空间

2024-09-30 20:30:07 发布

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我一直在尝试使用pyradiomics为下面的image和分段的{a2}实现特征提取。 当我运行命令时

pyradiomics Brats18_CBICA_AAM_1_t1ce_corrected.nii.gz Brats18_CBICA_AAM_1.nii.gz --setting "correctMask:True"。在

我得到以下错误。在

Image/Mask geometry mismatch, attempting to correct Mask Bounding box of ROI is larger than image space: ROI bounds (image coordinate space) ((-86.5, 85.5, 80.5), (-114.5, 46.5, 121.5)) Image Size (240, 240, 155) Image/Mask correction failed, ROI invalid (not found or outside of physical image bounds) Case-1_Image: /home/sid/Documents/pyradiomics-master/bin/Brats18_CBICA_AAM_1/Brats18_CBICA_AAM_1_t1ce_corrected.nii.gz Case-1_Mask: /home/sid/Documents/pyradiomics-master/bin/Brats18_CBICA_AAM_1/Brats18_CBICA_AAM_1.nii.gz

我尝试过正确的面具和其他选择,以及设置高容忍度,但似乎没有任何工作。我已经正确地可视化了它们,没有使用CaPTK工具的任何问题。掩模校正或掩模重采样有什么问题吗?在


Tags: ofimagemaskspacegzboundsniiroi
2条回答

这两个映像不在同一物理空间中。如果将它们作为两个三维数组进行比较,分割结果确实是正确的。但是在医学图像中,在进一步处理之前,必须将它们转换为全局空间(例如,如果您有来自同一平面的100x100pix PET图像和256x256 CT图像,则应考虑分辨率)。{我建议对这个问题作简短的解释。在

总之,图像的标题如下:

flair:

图像来源(0, 239, 0)

间距(1, 1, 1)

轴线方向

(1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1)

segmentation results:

图像来源(0, 0, 0)

间距(1, 1, 1)

轴线方向

(-1, 0, 0, 0, -1, 0, 0, 0, 1)

(这意味着x和y都是镜像的)

所以,你应该沿着X和Y翻转分割后的图像,并通过一个向量(0,239,0)进行平移。不幸的是,我不熟悉日射体学,但每个图像处理工具都应该处理它。在

这确实是错误的原因。我不知道CapTK是否考虑了方向、间距和原点,但日射组学有。这允许您使用不同源图像制作的蒙版(例如,使用DWI图像上的蒙版从T2W图像中提取特征)。为了防止意外错误,这需要correctMask。在

不过,每当需要进行校正时,PyRadiomics会检查遮罩的边界框是否包含在由图像定义的物理空间内。在您的例子中,方向和y被翻转,这将导致您的遮罩完全位于x域中的图像空间之外(y可能很好,因为原点是239)。重采样只会产生一个空的掩码。在

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