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VoxGRAF：基于稀疏体素的快速三维感知图像合成

许多近期的方法通过将 MLP 移出场景表征从而加速了新视角合成的训练速度，通过优化稀疏体素证明了 NeRF能够获得高保真图像的原因不是由于其使用了 MLP ，而是由于体渲染和基于梯度的优化模式。...VoxGRAF：在稀疏体素上生成辐射场本文中所提出的算法如图 2 所示。如前文所述，本文中所提出的算法没有像过去的工作一样使用了基于坐标的 MLP，而是在稀疏体素上使用三维卷积网络。...在具体的实现方面，为了得到的结果是三维体素而不是二维像素，作者将 StyleGAN2 生成器中的二维操作扩展为等价的三维操作。...当体素的分辨率超过 32^3 时，使用稀疏卷积而不是密集卷积以提高计算效率，而在小于该分辨率时直接使用密集卷积。为了将体素表征稀疏化，作者使用了如图 3 所示的渐进的生长和剪枝策略。...在此基础上，第二层卷积则只需要再可见的体素上进行操作，从而生成了一组稀疏的体素表征。最终，算法可以舍弃掉所有被遮挡的或具有低密度值的体素。

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常见脑成像数据分析的Python工具包

NiBabel ---- Nibabel提供了对脑成像数据的读写接口，支持多种数据格式，如ANALYZE（plain，SPM），GIFTI，NIfTI，MINC和PAR/REC文件。...可以说，NiBabel是python在脑成像领域应用的重要基石。 https://nipy.org/nibabel/ ?...PyMVPA ---- 当前多体素分析（Multi-Voxel Pattern Analysis, MVPA）已经成为了一种新的数据分析潮流，而来自Haxby实验室的这款PyMVPA工具包则为研究者进行...FreeROI FreeROI是一个基于Python的多用途图像处理软件，提供多种图像分割（如分水岭分割和区域增长等）和图像处理（如平滑，二值化等）工具，并针对确定感兴趣区域（Region of Interest...，ROI）提供多种方便实用的实现方案，可方便的由全脑激活图提取ROI，或根据坐标生成规则形状的ROI（如小球或立方体）。

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Frontiers in Neuroscience：fMRI研究指南

头动校正是为了对齐各个时间点的图像，一定程度上消除头动的影响，因为头动会造成体素的错位。最常见的方法是选择一张图像作为参考，通常是平均图像，然后将所有体素进行刚体变换与参考图像对齐。...空间标准化空间标准化是为了对齐各个被试的图像，保证相同的体素对应的各个被试的解剖结构是一致的。...平滑之后体素会与周围的邻居变得接近（因为求的平均），图像会变得模糊。平滑核大小通常是体素大小的2倍。预处理的最后一步是时间滤波，滤波的目的也是降噪。...该过程通过确定时间序列的优先级然后推导出因果关系。静息态分析方法历史上，第一个应用于静息态的方法是基于种子点的相关分析——定义好一个种子点，求它与全脑其他体素的相关。...REHO（Regional Homogeneity analysis）是利用肯德尔和谐系数计算体素与其周围体素的一致性。

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Frontiers in Neuroscience：弥散张量成像(DTI)研究指南

空间分辨率对于DTI质量和使用各向同性体素（具有相同尺寸的平面内分辨率和厚度，例如2×2×2）时也很重要；通常，建议使用2–2.5 mm的分辨率进行纤维跟踪，使用交错采集以最小化相邻部分之间的干扰。...各向异性体素在纤维取向和各向异性的定量评估中也引入了偏差，较大的体素更有可能具有多个纤维束取向。...在DTI主要处理包中使用和实现的一种常见的确定性算法是通过连续跟踪（FACT）定义的基于ROIs的特定解剖束来分配纤维，假设纤维方向在体素内是均匀的，并且在体素的边界上不会出现突然的角度改变。...为此，通常应用ROI、基于体素的分析（VBA）和基于白质骨架的空间统计（TBSS）。...基于体素的分析（VBA）涉及到将FA等图配准到到标准空间（一个称为标准化的过程）中，以实现被试之间跨体素的对应关系，从而实现解剖结构的对应（图1N）。

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ADNI数据

) 其中： CHROM：染色体名称，类型为str POS：位点在染色体上的位置，类型为int ID：一般是突变的rs号，类型为str。...保存vcf的FORMAT列的原始形式，类型为str 现下载了一个较小的文件，数据量为：39.5 M(不知道当时是怎么找到的了)，里面的信息以条为单位，其中前十记录表现为： Record(CHROM=gi...图像示例 ?...（此处显示的信息与下载的经过处理的信息TE不一致） python代码示例 import skimage.io as io import nibabel as nib import numpy as...图像示例 ? 下载的数据：单个图片大小：3.44 M 格式： NiFTI 尺寸： 91 * 109 * 91 使用Mango可直接显示图片，效果如下 ?

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教程 | 使用深度学习进行医疗影像分析：文件格式篇

这篇文章由三部分组成——医疗图像和组成、医疗图像格式，以及医疗图像格式的转换。本文的目标就是组织知识来帮助我们实现最终目标--用深度学习进行医疗图形的分析。...医疗图像是对解剖区域的内部结构和功能的一种表征。它以二维像素或者三维体素的形式呈现出来。映射到空间位置的数值是对采样过程和重建过程的离散表征。...这种格式的主要特点就是它包含两个能够将每个体素的索引（i,j,k）和它的空间位置（x,y,z）关联起来的仿射坐标。...nibabel 是一个能够读取 nifti 文件的 Python 库，oro.nifti 是一个能够读取 nifti 文件的 R 语言库。...nibabel 是一个读写 nifiti 文件的 python 库。如果你你想把 DICOM 转换成 NIFTI，可以使用自动转换的工具（例如，dcm2nii）。

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论文简述 | Voxel Map for Visual SLAM

,并且遮挡点可以在一定程度上被识别和去除.这种方法也很自然地适用于大场景和复杂的多摄像机配置.实验结果表明,我们的体素图与具有5个关键帧的关键帧图一样有效,并且在EuRoC数据集上提供了显著更高的定位精度...来说具有广泛的适用性....M的值,而不取决于地图大小.通过Lucas-Kanade跟踪,系统进一步在新图像中搜索来自这些关键帧的点的匹配.一旦建立了对应关系,就通过仅运动的BA来估计姿态.系统还具有单独的建图线程,该线程使用贝叶斯滤波器进行深度估计...Voxel-hashing:我们分配了足够的体素来保存所有的地图点,体素网格大小固定为2m.在查询时,我们使用基于光线投射的方法来返回可见点的列表....表三中的结果表明,体素尺寸影响估计误差: ?

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利用消失点的单目3D语义占用预测：VPOcc

为了应对由于相机透视投影导致的二维图像信息不平衡（例如，三维空间中尺寸相近的车辆在二维图像中呈现出不同的比例），我们显式利用消失点（VP）进行三维语义占据预测。...这些策略使我们能够构建平衡的体素特征体，从而精确估计场景中包括远处目标在内的全深度范围内的三维语义体素。...通过 BFVF 模块，我们能够有效地融合和优化来自原始图像和放大图像的体素特征体。内容概述 A. 概述图2：整体架构。VPOcc 包括三个顺序部分。...在特征提升阶段，我们使用基于深度的体素查询Qv 结合 VP 引导的交叉注意力和可变形交叉注意力，构建体素特征体 Fo3D 和 Fz3D。...VP引导的跨注意力为了解决传统跨注意力方法未充分考虑透视几何的问题，VPCA模块通过以消失点为参考的网格点采样，聚合2D图像特征至3D体素查询。

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基于三维卷积神经网络的点云标记

B.3D CNN 3d-cnn在视频数据分析中的应用是首次被提出的，因为视频可以看作是2d图像的一个时间3d扩展，并且具有定义良好的网格值。提出了一种基于三维CNN的人体动作识别方法[7]。...表示具有输入尺寸n×n×n的卷积层和具有尺寸f×f×f的d个特征映射。通常，在三维卷积层l的第m个特征图的位置（x，y，z）处的输出是 ?...输入是大小为203的体素网格，然后是卷积层，其中20个特征映射大小为5×5×5，结果是20×163个输出；最大池层的大小为2×2×2，结果是20×83个输出，第二卷积层，具有20个大小为5×5×5的特征映射...六标签推断给定训练好的网络，我们可以对细胞进行体素水平分类。我们以0.3的距离对体素网格的中心点进行密集采样。中心距与单元尺寸的重合，是为了产生整个空间的非重叠紧划分。...尽管体素表示和三维cnn具有高维性，但我们的系统在空间和时间上都是高效的。培训过程大约需要2个小时在一台电脑与英伟达Geforce GTX 980M GPU。

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清华大学&英伟达最新｜Occ3D：通用全面的大规模3D Occupancy预测基准

最流行的视觉感知任务之一是3D目标检测，它根据单目或双目相机图像估计固定本体树中定义的目标的位置和尺寸。...由于强调以视觉为中心的任务，在实践中，许多真值体素在图像中是不可见的。因此，作者只计算图像中可见区域的mIoU。...Occ3D数据集数据集构建pipeline 为3D场景获取密集的体素级别标注可能具有挑战性且不切实际。...首先，利用图像主干网络从多视图图像中提取2D图像特征。然后，3D体素通过交叉注意力操作将聚集的2D图像特征queries到3D空间中。...在作者的方法中，选择K个最不确定的体素标注用于后续的特征细化。有三种方法可以定义K个最不确定的体素：概率接近0.5的体素，得分最高的K个非空体素，或具有特定百分比的两种体素的组合。

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课程笔记2--fMRI数据结构

在这个图里面你可以分辨灰质和白质，也可以找出解剖上的边界等等各种结构上的微小细节。然而结构图像的时间分辨率却极其的低，事实上它就是一个静态的图像。 ? 功能图像的时间分辨率相对很高。...同时一层图像在扫描时又会被分成很多体素(voxel)，图示中一层图像被分成了64x64个体素，所以它的分割尺寸(Matrix Size)是64x64。...其中每个体素的尺寸是3mm x 3mm x 3mm。这也是我们图像的最小单位了。当然也可以设计使用其他的尺寸。...每一次有很多体素，每个体素都有一个自己的强度值。这也是最基础的测量值。所以整个实验的数据就是这样一层层下来的，一个实验有很多被试，每个被试会参加很多轮扫描。每次扫描又会扫描很多次。...每次扫描又会包含很多体素。 ? 这些体素都会对应一个时间序列，也就是说在每一个时刻每个体素都会对应一个自己的值 ? 我们就是通过这些原始数据来对实验进行分析并得到一些规律的。

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Parse2022——肺静脉分割

一、Parse2022介绍在医学图像分析领域研究肺动脉结构具有重要的临床意义，从 CT 中以高精度和低耗时分割肺动脉结构。肺动脉结构的分割有利于量化其形态变化以诊断肺动脉高压和胸外科手术。...然而，由于肺动脉拓扑结构的复杂性，肺动脉拓扑结构的自动分割是一项具有挑战性的任务。...三、Parse2022数据集数据集包含 200 个带有精细肺动脉标签的 3D 体素，这些对比增强 CT 肺血管造影 (CTPA) 数据来自中国哈尔滨医科大学的双源 64 层 CT 扫描仪。...10名具有5年以上临床经验的专家参与了标签工作。注释是基于区域生长算法使用 MIMICS 软件进行的。图像尺寸在 512*512*228 和 512*512*376 之间。...这些图像的像素尺寸在0.50mm/pixel到0.95mm/pixel之间，切片厚度为1mm/pixel。图像将存储在.nii.gz 文件中。体素级分割注释为：0-背景，1-肺动脉。

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医学通用分割模型来了！一口气分割200多个解剖类别，发布即开源 | 智源出品

来自智源，模型名为SegVol，划重点：是第一次实现同时支持框（box）、点（point）和文本（text） prompt进行任意尺寸原分辨率的3D体素分割。...对于体量在数十到数百个病例的医学体素图像数据集，由于SegVol能够在25个数据集上联合训练，显著优于在单个数据集上训练的传统分割模型。...病灶分割能力此外，研究人员使用nnU-net作为基线模型，该模型在传统的医学体素图像分割模型中表现出最强的分割能力。...SegVol作为一个通用的分割工具能够对超过200个解剖目标产生准确的分割响应。此外，与传统方法相比，SegVol具有最先进或接近最先进的体素分割性能，特别是对于病灶目标。...尽管具有通用性和精确性，但与其他体素分割方法相比，SegVol保持了轻量级架构。

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随机三维图像中可以找到多少动物和阿尔普物形？

在下一个例子中，如果圆圈与体素相交，我们随机将圆圈放在三维空间，并使体素为白色。结果是对应于连接的体素区域的三维形状具有更多网络形状。双侧对称的三维形状三维动物的二维投影通常没有对称性。...为了更好地感受到三维图像的像素值与所得到的平滑形状之间的连接，下一个 Manipulate 允许我们为小尺寸三维图像指定每个像素值。复选框的网格/矩阵表示具有双侧对称性的三维图像的一半的体素值。...随机独立地选择三维图像的体素值使得不太可能形成非常大的连接组件而没有孔。而使用随机函数和从这些随机连续函数导出的体素值会产生在体素范围上具有更大均匀性的不同类型的三维形状。...如果两个四维体素共享同一个三维立方体面，我们把这两个四维体素看作由一条边连接。举例来说，我们使用一个 10*10*10*10 体素的四维图像。...下面的例子中有一些怪兽的头。我们还可以接着看看五维图像，但基本就是这个思路了。总结一下观察结果：旋转和平滑后，随机三维图像中黑色体素连接区域的一小部分具有类似动物的形状或动物形状的艺术渲染。

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CT-ICP: 带有闭环的实时且灵活鲁棒的LiDAR里程计

配准过程基于单帧点云到地图的匹配，使用稀疏体素结构化的密集点云作为地图以实时运行。同时，利用高程图进行快速的闭环检测，并通过图优化来优化姿态，从而实现纯LiDAR的完整SLAM。...文章的主要贡献是提出了： * 基于扫描内部姿态连续性和扫描之间姿态不连续性的新型灵活的LiDAR里程计。 * 基于稀疏体素结构的稠密点云局部地图，以实现实时处理速度。...对于驾驶场景，地图的体素尺寸为1.0米，对于高频运动场景为0.80米，定义地图网格的体素尺寸非常重要，因为它决定了邻域搜索半径以及局部地图的细节级别，每个体素最多存储20个点，以确保任何两个点之间的距离不小于...为了构建点pWi的邻域（用于计算ni和ai），我们从当前点的27个相邻体素中选择k = 20个最近的邻居点。在当前扫描n的CT-ICP解算后，将这些点添加到局部地图中，完全占满的体素中的点将被删除。...然后，提取旋转不变的2D特征并将其与高程网格一起保存在内存中，除了最后Noverlap个扫描外，将从窗口中删除所有扫描，每当构建新的高程图像，它将与内存中保存的高程图像进行匹配。

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RoadBEV：鸟瞰视图下的路面重建

与车辆和行人等尺寸较大的交通对象不同，道路不平坦通常具有较小的振幅，因此点云的准确性至关重要。这种方案需要运动补偿和实时道路扫描的滤波处理，而这将进一步要求厘米级的高精度定位。...为了将特征填充到体素中，我们使用外参数和内参数将体素中心投影到图像平面，并索引相应的像素特征。我们在图像视图中可视化特征体素，如图4所示。相同水平位置上堆叠的体素的像素投影连接成一条线段。...然后，特征金字塔插值到1/4分辨率，沿着通道维度进行串联，最后融合为具有个通道的特征图。对应的特征体素的索引像素由将体素中心的坐标投影到图像平面来确定。...特征体素被投影到两个图像平面，并从左右视角查询特征。因此，左右体素特征和具有相同的形状。在立体匹配模型的架构中，通过相关操作建立了两个特征图的相似性的代价体积。...结果表明，在特定图像分辨率下，1.0cm体素分辨率可以实现最佳性能。这与RoadBEV-mono得出的结论一致。同时，结果还显示，在相同的体素分辨率下，具有1/2特征分辨率的模型更优。

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课程笔记8--fMRI的数据预处理

只有这样组间分析才具有较好的效度（Validity）和灵敏度（Sensitivity）。扫描得到的功能图像和结构图象都要经过预处理。而且预处理的过程中功能图像和结构图像也要经过相互对比计算的。...我们在做后续分析的时候需要假设每个体素时时刻刻对应的都是大脑的同一个位置。可是扫描的时候被试的头肯定会有微小的移动。这样的话一个体素可能在下一秒就对应了脑中另外一个截然不同的位置。...这对于组分析（group analysis）而言很重要，因为我们想要对比不同的大脑，当我们关注某一个体素（voxel）时，我们希望能够在所有被试个体的扫描图像中看到这个体素，这就需要所有的大脑“匹配”至同一个标准脑空间...例如，我们经常假设数据呈正态分布，通过对许多体素取平均值的平滑过程，可以增加其呈正态分布的可能性。空间滤波的优点是：通过模糊残留的解剖结构差异，克服标准化过程的缺陷。...一般选取两倍于体素尺寸的平滑核，即若体素大小为3×3×3，一般选取FWHM=6mm。 ?

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niftynet Demo分析 -- brain_parcellation

表示N体素的图片向量，C为数据类别数， ? 为分割结果， ?...前7层使用3 * 3 * 3的体素卷积，这些层用来捕获如边缘、拐角之类的低级图像特征。在随后的卷积层中，内核被放大两到四倍，这些具有扩展内核的深层编码中、高级图像特征。...具有标识映射的残块使不同尺度的特征能够直接融合。在整个网络中保持输入量的空间分辨率在训练阶段，向网络中输入96 * 96 * 96的体素图像。...最终，softmax层为96 * 96 * 96个体素都给出了基于分类标签的分类得分实现细节在训练阶段，预处理步骤包括输入数据的标准化以及在图像和子体素水平上的增强。...数据集中学习543张t1加权MR图像的高粒度分割，每卷的平均体素的为182 * 244 * 246，平均每卷尺寸为1.18mm * 1.05mm * 1.05mm。

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创建合成CT图像数据

为了弥合这一差距，我们需要设计一种方法来发布局部开发的图像子集，该子集是高质量且具有代表性的，并且不包含患者的任何未经更改的图像数据。...这个过程的一个更常见的表达式是“图像变形”。基本思想很简单：我们为医学图像使用一个强大的、现成的非线性图像注册工具包ANTs。...生成的图像具有完全合成的形态：合成图像中的解剖形状和尺寸与“固定”图像和“变化后”图像都是非线性差异的，因此胸部的生物标志物（如果有的话，例如椎骨形状或脊柱弯曲）也会发生非线性变化和合成。...拓扑差异导致错误注册，这表现为合成图像中的涂抹或压缩伪影。插值伪影：由于合成体中的体素强度是通过插值计算出来的，因此图像与原始数据相比具有稍微模糊的外观。...样本外插值：将运动体的体素合并到目标体素网格之外的区域中，用零值进行插值。我们用空气等效体素强度（air-equivalent voxel intensities）修复这些体素。

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三维重建技术概述_CT三维重建不包括

system 令U-V坐标系下的坐标点(u0，v0)，与代表像素点在X轴与Y轴上的物理尺寸。...当SDF值大于零，表示该体素在表面前；当SDF小于零时，表示该体素在表面后；当SDF值越接近于零，表示该体素越贴近于场景的真实表面。...KinectFusion技术虽然对场景的重建具有高效实时的性能，但是其可重建的空间范围却较小，主要体现在消耗了极大的空间用来存取数目繁多的体素。...为了解决体素占用大量空间的问题，Curless[50]等人提出了TSDF (Truncated Signed Distance Field，截断符号距离场)算法，该方法只存储距真实表面较近的数层体素，而非所有体素...2.6 表面生成表面生成的目的是为了构造物体的可视等值面，常用体素级方法直接处理原始灰度体数据。Lorensen[51]提出了经典体素级重建算法：MC（Marching Cube，移动立方体）法。

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