Matlab神经影像.nii到.png格式转换器轻量级工具为医学影像和计算机视觉研究者设计

Gerardus 是由英国牛津大学生物医学工程研究所的 Vicente Grau 教授团队开发的 Matlab 工具箱、bash 脚本和 C++ 程序的集合。该项目起始于 2009 年 1 月，最初是 Ramón Casero 博士用于管理其研究软件的个人项目。2014 年 10 月起，Gerardus 逐渐发展成为一个团队项目，多位博士后和学生参与其中。2015 年 4 月，项目迁移至 GitHub 托管。Gerardus 主要应用于医学成像和计算生物学领域的研究。

本资源探讨了医学影像处理中的图像编码、旋转和配准技术，提供了相关程序和素材资源。

参考生成器能够加载Excel文件，提取其中的参考相关信息，并将其按照标准格式输出为Word文档中的参考项。

这个程序可以通过两种方式运行来求解魔方： 自动打乱模式 拍摄六张魔方图像，每面一张，并按照以下约定命名： 黄脸：Img1.jpg 橙脸：Img2.jpg 蓝脸：Img3.jpg 红脸：Img4.jpg 绿脸：Img5.jpg 白脸：img6.jpg 为了获得最佳检测效果，图像应该非常靠近立方体，尽量减少背景干扰，并确保光线充足。2. 将包含这些图像的文件夹存储在 Detector/Images 下。3. 打开 Detector/CVRubiksCube.m 文件，将第 2 行的 “ExampleSet” 更改为你的文件夹名称。 手动打乱模式 将您自己的打乱算法输入到求解器程序中。

2011年4月19日举行的“计算机视觉与Matlab”网络研讨会演示文件展示了Matlab在计算机视觉领域的应用。

以下是Matlab代码，用于计算影像信噪比（PSNR）、峰值信噪比（SNR）以及均方根误差（RMSE）。

NIAK v0.6.4.3是一个基于Octave或Matlab进行fMRI处理的模块和管线库。它支持在本地或超级计算环境中并行运行，适用于Linux OS和MINC文件格式。有兴趣将NIAK用作开发库或为项目做出贡献的开发人员可以查阅NIAK的Google Code页面。Wiki提供详细的用户指南和资源列表，包括预处理管道的教程。NIAK最初由Pierre Bellec设计，并在加拿大Alan C. Evans实验室启动。

PSPM，全称为Parallel SPM，是基于SPM的开源并行实现，主要用于处理和分析功能磁共振成像（fMRI）、结构磁共振成像（sMRI）等数据。与传统SPM相比，PSPM通过MPI实现分布式和并行计算，显著提升了处理速度和效率。MPI允许在多处理器或跨网络的多台计算机上运行并行程序，有效分解和执行任务。在神经影像分析中，PSPM并行化处理图像校准、配准、标准化等预处理步骤，支持简单的统计分析并行化，如方差分析或t检验。PSPM2-2.0.2-beta版本在测试阶段，包含新功能、性能优化和bug修复，提升用户体验和分析效率。其开源性质促进了社区的协作和创新，推动了神经影像分析技术的发展。

医学影像领域中，.img/.hdr 文件格式（属于 Analyze 格式）已逐渐被淘汰。为确保图像数据的互操作性和长期保存，将这些文件转换为更通用的 DICOM 格式 (.dcm) 至关重要。