Pyvox. Pyvox é um conjunto de ferramentas de software para processamento de imagem médica.
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Pyvox. Classificação e resumo

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Pyvox. Descrição

Pyvox é um conjunto de ferramentas de software para processamento de imagem médica. Pyvox é um conjunto de ferramentas de software para processamento de imagem médica, particularmente descascamento e segmentação de crânio das imagens do cérebro do senhor deputado; Ferramentas para suportar outros aplicativos podem ser adicionados posteriormente. Essas ferramentas destinam-se a suportar pesquisadores que precisam prototipar novos algoritmos de análise de imagem ou desenvolver ferramentas automatizadas de análise de imagem para aplicativos específicos de análise de imagem. A seqüência de operações de processamento é especificada através do idioma de scripts Python, que pode ser usado de forma interativa ou em arquivos de comando; Os algoritmos de processamento de imagem do núcleo são escritos em C para processamento eficiente de imagens de volume. Critérios de design idênticos para PYVOX incluem: Arquivos de script e arquivos de dados são portáteis em várias plataformas Unix, incluindo Linux e Mac OS X; Adequado para prototipagem rápida de novos algoritmos e protocolos de análise; adequado para processamento eficiente e automatizado dos protocolos de análise acabados; e facilmente extensível por programadores fora do time de desenvolvimento original.pyvox está sendo distribuído sob uma licença de código aberto que permite uso livre, modificação e redistribuição, desde que o crédito adequado seja lançado. Pyvox é projetado principalmente para processamento de imagem médica, porque é isso que o autor precisa fazer mais; Outras aplicações de imagens de volume são, sem dúvida, possíveis, mas suas necessidades vêm segunda prototipagem · Pyvox devem ser adequadas para prototipagem rápida de novos algoritmos e protocolos de análise. Para fazer isso, a Pyvox é implementada como uma extensão para a linguagem Python. O Python é um idioma de script orientado a objetos de alto nível que pode ser usado interativamente ou em scripts programados e que é projetado para ser facilmente extensível em execução eficiente · PYVOX também deve ser adequado para processamento eficiente e automatizado dos protocolos de análise acabados. Para fazer isso, as funções principais de processamento de imagem são escritas em C, que é mais eficiente do que o Python.Softon Portability · os arquivos de script que definem os protocolos de análise e os programas que eles invocam devem ser portáteis em várias plataformas Unix (incluindo Linux e Mac OS X). Para atender a este requisito, o PYVOX é escrito para cumprir os padrões usuais, incluindo a ANSI C, POSIX e a portabilidade do X Window.data · Os arquivos de imagem e outros arquivos de dados também devem ser portáteis em várias plataformas Unix. Em particular, deve ser possível criar um arquivo de imagem em uma máquina Big-Endian (por exemplo, SPARC), copiá-lo para uma máquina pouco endiana (por exemplo, Pentium) e, mais aprofundando essa imagem sem precisar fazer qualquer conversão do arquivo . Isso é realizado através de um conjunto de funções C portáteis que podem ler e gravar dados em formatos externos especificados, convertendo conforme necessário ou do formato nativo da plataforma. O desenvolvimento de fontes · Pyvox também deve ser facilmente extensível pelos programadores fora do desenvolvimento original equipe. Isso é realizado seguindo uma boa prática de engenharia de software em documentar o software para manutenção e extensões posteriores.Instalação: Se todos os pré-requisitos (sistema de janela do Python 2.1, X11, TCL / TK, Motif ou Lettif, e opcionalmente lapack e blas) estiverem presentes e Instalado nos lugares certos, a sequência de comandos ./configure torna a regressão fazer a instalação geralmente compilar, teste de regressão e instalar o PYVOX. Se isso não funcionar, consulte o capítulo de instalação do Manual de Referência do Pyvox (DOC / PYVOX.PDF ou DOC / PYVOX.TEX) para um procedimento de instalação detalhado. Qual é o novo nesta versão: · A interface para construir kernels de Convolution foi Completamente redesenhado e agora suporta a modificação dinâmica de kernels. · Os tipos internos agora têm atributos min e max, que contêm os valores positivos finitos mínimos e máximos possíveis representáveis nesse tipo.

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