IBOK

BART는 Martin Uecker (Graz University of Technology), Jon Tamir (UT Austin), and Michael Lustig (UC Berkeley) 연구 그룹이 공동으로 개발한 MRI Reconstruction을 위한 Toolbox이다. 프로그래밍 라이브러리와 CLI 프로그램으로 구성되어 있으며, Parallel imaging과 compressed sensing에 사용할 수 있는 다차원 배열 연산, Fourier / wavelet 변환 등의 기능을 제공한다. (출처: 공식 홈페이지) 1. Install 참고: https://mrirecon.github.io/bart/installation.html BART Toolbox BART: Installation Fi..

CVPR 2019에서 발표된 MRI Reconstruction 관련 논문으로, 1) MRI reconstruction 과정에서 uncertainty를 함께 측정하였으며, 2) 별도의 evaluator network를 이용하여 매 시점에서 다음 sampling할 위치를 찾는 active sampling을 수행했다. 논문 링크, 코드 Introduction 🍏 Uncertainty에는 model uncertainty와 data uncertainty 두 가지가 있다. Model uncertainty는 모델이 완벽하지 않을 때 발생하는 예측값의 불확실성이고, data uncertainty는 데이터 자체에 내재된 불확실성이다. MRI reconstruction의 경우에는 k-space에서 데이터의 일부만 얻은 후..

TorchIO는 3D medical image의 loading, preprocessing, augmentation, patch-based sampling을 위한 오픈소스 파이썬 라이브러리이다. TorchIO PyPI downloads PyPI version Conda version Google Colab notebooks Documentation status Tests status Lint status Coverage status Code quality Maintainability pre-commit Slack Twitter Twitter commits ... torchio.readthedocs.io 설명에는 3D medical image라고 되어 있지만, 일반 3D 이미지에도 사용 가능하다. torch..

CVPR 2021에 발표된 MR reconstruction 관련 논문이다. Model-based method를 이용하여 k-space와 image domain 둘 다에서 reconstruction을 진행하고, coil sensitivity map 역시 CNN으로 계산하여 fastMRI 2020 challenge에서 2위를 차지했다. 논문 링크 : https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Jun_Joint_Deep_Model-Based_MR_Image_and_Coil_Sensitivity_Reconstruction_Network_CVPR_2021_paper.pdf Introduction Deep learning을 이용한 MR reconstruction..

폴더 내의 dicom 파일들을 nifti 파일로 바꿔주는 파이썬 라이브러리이다. https://github.com/icometrix/dicom2nifti GitHub - icometrix/dicom2nifti Contribute to icometrix/dicom2nifti development by creating an account on GitHub. github.com 이렇게 편리한 라이브러리가 있었다니.. 역시 파이썬은 찾으면 편리한 것들이 너무 많다 그동안 일일이 전처리했던건 머리가 멍청하면 손이 고생하기 때문.. Install conda: conda install -c conda-forge dicom2nifti pip: pip install dicom2nifti Usage command line..

[출처] https://mrimaster.com MRI resolution and image quality | how to manipulate mri scan parameters Introduction Resolution is the ability of human eyes to distinguish one structure from other. In MRI the resolution is determined by the number of pixels in a specified FOV. The higher the image resolution, the better the small pathologies can be diagnosed mrimaster.com Resolution은 하나의 structure을 ..

[출처] mrimaster.com signal-to-noise ratio (SNR) in MRI | factors affecting SNR | calculating snr mri Introduction Signal-to-noise ratio (SNR) is a standard used to describe the performance of an MRI system. An MRI image is not created by pure MRI signals but from a combination of MRI signals and unavoidable background noise. MRI image = signal + noise Noi mrimaster.com Signal-to-noise ratio (SNR)..

Brain Tumor Segmentation (BraTS) Challenge는 MICCAI(Medical Image Computing and Computer Assisted Interventions)에서 주최하는 challenge로, 2012년에 처음 시작하여 올해로 10주년을 맞았다. 데이터의 종류나 lesion의 종류 등에 따라 brain tumor segmentation method의 성능이 달라 평가에 어려움이 있어, state-of-the-art method를 찾고 large public dataset을 만들기 위해 시작되었다고 한다. 매년 Brain tumor과 관련된 데이터셋과 task가 공개되어, 많은 연구에서도 이용되고 있다. 올해는 RNSA(Radiological Society of N..

2017년 IEEE TMI에 발표된 논문으로, Physics/Model based unrolling iterative deep learning methods 중 하나이다. 딥러닝을 이용한 MR Reconstruction method 중 하나인 unrolling iterative method에 대해 간단히 설명하자면, 모델 구조에 MR physics를 사용한 것이라고 보면 된다. 이미지 자체만을 이용해 딥러닝 모델을 학습시키는 end-to-end method와 달리, unrolling iterative method는 Compressed Sensing의 idea를 적용한다. Learning proces와 problem solving algorithm이 번갈아가며 iterative하게 진행된다. Cascade..

Pydicom package를 이용해 dcm 파일의 이미지와, 헤더 정보를 불러올 수 있다. import pydicom dcm_data = pydicom.read_file(file_path) 이미지 가져오기 - 이미지를 numpy array 형태로 가져온다. img = dcm_data.pixel_array - 추가로, CT image의 경우는 RescaleSlope, RescaleIntercept 정보를 가져와 pixel intensity 값을 조정해주어야 한다. - RescaleSlope는 각 pixel intensity값에 곱해주는 값, RescaleIntercept는 더해주는 값이라고 생각하면 된다. - pydicom의 get(attribute, default_value) method는 해당 att..