NiTransforms -- Python中的神经影像空间变换。
项目描述
NiTransforms
为nipy/nibabel#656的一个开发仓库
关于
空间变换将生物医学图像中对象的坐标之间的映射形式化。变换通常是图像配准方法的结果，这些方法估计两个图像之间的对齐。图像配准是几乎所有标准图像处理和分析流程中的一项重要任务。图像配准方法软件实现的激增导致了用于保存和传递变换的数据结构和文件格式的广泛传播。这种格式的分离阻碍了工具之间的兼容性，并危及了结果的可重复性。我们提出了一种软件工具，能够在不同格式之间进行转换，并重采样图像以应用由最流行的神经影像学软件包和库（AFNI、FSL、FreeSurfer、ITK 和 SPM）生成的变换。所提出的软件在每次修改代码库后都会进行持续集成测试，以检查与每个支持的工具的兼容性。软件工具和成像格式之间的兼容性是确保结果可重复性并实现当前图像处理和分析工作流程的优化和评估的必要桥梁。
与 NiBabel 的集成
NiTransforms 最初是从 NiBabel 中分离出来的功能仓库。在开始使用 nipy/nibabel#656 后不久，很明显它将积累大量的大型拉取请求，没有人能够像它所需要的那么彻底地进行审查。此外，NiTransforms 与 BIDS/BIDS-Derivatives 以及其 X5 格式规范有许多联系，而这些规范超出了当前 NiBabel 的范围。
计划将其作为一个独立的工具，一旦它变得相关，就将其集成到 NiBabel 中。一旦这个存储库准备好进行集成，我们将定义可以进入 NiBabel 的是什么（可能是所有内容，除了可能的一些 X5 实现的最终细节，尽管 NiBabel 至少在逻辑上将支持该数据结构）。也就是说，NiTransforms 集成到 NiBabel 的可能性很高，并计划在 2022 年第二季度实现。
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