使用Matlab进行简单螺旋弹簧的3D旋转平移变换及JPG保存

这是一个用于可视化来自mhd文件或ImageType格式工作区的医学图像的3D和4D查看器。其特性包括3D/4D图像可视化、图像叠加、斜切以及3D切片的可视化，还支持基本的刚性注册。推荐与医学图像处理工具箱（如下确认）一起使用。例如： >> im1 = read_mhd('BMode_ultrasound_4D.mhd'); >> im2 = read_mhd('ColorDoppler_ultrasound_4D.mhd'); >> SimpleViewer_GUI然后选择文件->从工作区打开。最新版本可在以下位置找到： https://gitlab.com/compounding/matlab

这段代码展示了如何在3D环境中模拟弹簧质量系统，并提供了可通过鼠标旋转的透视图。作者希望进一步实现刚性元件，但在此之前需要专业指导。

该动画模型采用矢量运算实现，未涉及具体材料属性。运行MATLAB脚本即可观看弹簧压缩和伸长的动态效果。

在深度学习处理体积图像时，标记数据一直是一个重大挑战。在放射治疗领域，从CT图像中提取人体、器官和肿瘤等区域，并存储在DICOM RT的RT-Structure中。这些数据原本用于治疗计划，现在也可作为深度学习的标签数据。本演示展示了如何将RT-Structure数据转换为标签数据，并在MATLAB上训练3D UNet模型进行语义分割。

此脚本允许用户将3-D TIFF图像加载到MATLAB工作区，从而实现对两个图像进行共定位分析，适用于共焦或2光子显微镜图像。脚本通过计算图像的逻辑AND来定义阈值后的共定位，并使用标签矩阵描述细胞生物学免疫标记实验中的信号粒子。它提供了多个变量，包括粒子数量、大小和强度。

该方法包括以下功能： 图像重新定向 (imstack_reorient)：辅助或自动将3D图像堆栈重新定向到所需的参考框架。 图像去旋转 (imstack_derotate)：将重新定向后的堆栈旋转回原始参考系，使选择区域与原始图像对齐。 通过这种方法，可以一致地执行感兴趣区域选择，而不会在图像分析中引入插值误差。

DLT MATLAB代码工具箱包括一些用于图像预处理和3D旋转的实用程序代码。即插即用，参考分布式账本技术P3P的研究由高晓生、侯晓红、唐杰等撰写，详见《IEEE模式分析和机器智能汇刊》，2003年，25(8)：0-943。此外，EPnP方法的研究由Moreno-Noguer F、Lepetit V、Fua P提出，提供了PnP问题的精确非迭代O(n)解决方案，发表于2007年IEEE计算机视觉国际会议。关于AP3P的有效代数解，相关研究由Ke T与Roumeliotis S于2017年完成。

利用图像导数分割密集3D组织中的细胞核。输入为一系列时间成像的z切片，格式为tiff或lsm。基于图像导数进行初级分割后，计算3D属性，并推断分割对象的图像统计数据。聚类方法解析融合的原子核为单个原子核（计算时间较长）。详情见已发表研究文章《3D胚胎成像中的对象分割和地面真相》。

Marin，R.和Melzi，S.和Rodolà，E.和Castellani，U.，FARM：3D人体功能自动注册方法，CGF 2019内容快速开始该代码在“ Testset”目录内的所有网格上运行。要运行整个管道，请在文件中调整Matlab和Python解释器的路径： Pipeline\run_me.bat并运行它。您还可以按照以下顺序分别运行每个步骤： First_round.m Local_patch.m Fitting_1.py Second_round.m Fitting_2.py ARAP.m我们提供FAUST和TOSCA两种形状来验证设置是否正确。输出存储在目录中： Results\ARAP其他目录包含每个步骤后的结果以及其他有用的计算（例如，FMAP对应关系，地标，手和头部补丁）。要求此代码已在Windows 10 64位w \ Matlab 2017a及更高版本和Python 2.7上进行了测试（但解析为3应该很容易）。所有必需的文件已经包含在此存储库中。该管道的几部分来自第三方的贡献。特别是，我们将列出以下学分