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DTI纤维视觉化程序

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简介:
这款DTI纤维视觉化程序是一款专为神经科学研究设计的软件工具,能够高效地将复杂的脑白质纤维束以直观、清晰的方式呈现出来,助力科研人员更深入地理解大脑结构与功能。 MATLAB程序用于处理数据源DTI纤维追踪,并实现三维纤维的可视化。

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客服
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  • DTI
    优质
    这款DTI纤维视觉化程序是一款专为神经科学研究设计的软件工具,能够高效地将复杂的脑白质纤维束以直观、清晰的方式呈现出来,助力科研人员更深入地理解大脑结构与功能。 MATLAB程序用于处理数据源DTI纤维追踪,并实现三维纤维的可视化。
  • DTI追踪原代码
    优质
    这段DTI纤维追踪原代码旨在帮助研究人员和医学专家更精确地分析大脑白质结构,促进神经科学研究与临床应用的发展。 在Matlab下处理DTI数据并实现纤维追踪的原代码非常有用,不容错过。
  • DTI Studio神经追踪
    优质
    DTI Studio神经纤维追踪是一款专为医学研究设计的软件,利用先进的扩散张量成像技术,精确描绘大脑内部复杂精细的神经连接网络。 神经纤维跟踪用于核磁共振影像的数据处理,弥散张量成像技术用来确定纤维的方向。
  • DTI追踪:利用Matlab进行扩散MRI(DTI),计算FA、ADC、矢量场并可神经束-_matlab开发
    优质
    本项目采用MATLAB实现基于扩散张量成像(DTI)的数据分析,包括纤维追踪及FA、ADC参数的计算,并对神经束进行可视化展示。 简单的扩散 MRI (DTI) 和纤维跟踪 (FT) 功能及示例。 - DTI.m:此脚本将计算由至少6个不同MRI梯度的数据集以及至少1个无梯度数据集组成的DTI数据集的表观扩散系数(ADC)、分数各向异性(FA)和扩散张量场。 - FT.m:从大脑中的每个点开始,该脚本会计算神经束,并输出所有穿过某个感兴趣区域 (ROI) 的纤维。 可以尝试运行 DTI_example.m 和 FT_example.m 来了解这些功能的具体应用。
  • Delphi
    优质
    Delphi视觉化排序介绍了一种使用Delphi编程语言实现的数据排序技术,并通过图形界面使排序过程可视化,便于理解和调试。 Delphi可视化排序的示例包括冒泡排序、选择排序和快速排序。
  • MATLAB模型
    优质
    本MATLAB程序用于创建和分析纤维增强复合材料中的纤维取向和分布模型,适用于材料科学与工程研究。 生成过滤纤维的数学模型,并可导入fluent进行流体分析。
  • 几何实践及IPyVolume三+透投影
    优质
    本课程深入浅出地介绍几何视觉编程的概念与应用,并重点讲解使用IPyVolume进行三维数据可视化的技术,以及透视投影在计算机图形学中的关键作用。 几何视觉的编程实践涉及代码文件与图片数据处理,包括相机参数计算、基于ipyvolume的3D可视化等功能。推荐使用jupyterlab环境进行实物透视投影的学习与实验。将相关代码写入cell中,并补全TODO部分以帮助正在学习计算机视觉的同学更好地理解和应用这些技术。
  • FANUC二
    优质
    FANUC二维视觉系统是一种先进的机器视觉技术,用于自动化设备中的位置检测和识别任务。它能够显著提高生产效率与产品质量,适用于各种工业应用场景。 FANUC 2D视觉系统是一种先进的自动化技术,能够实现精确的二维图像识别与定位功能。它广泛应用于制造业中的各种场景,如装配、检测和分拣作业,大大提高了生产效率和产品质量。 该系统的操作界面直观易用,并且支持多种工业标准接口,便于集成到现有的生产线中。通过利用FANUC 2D视觉技术,企业能够优化流程管理并减少人为错误的发生率。
  • 双目的自动标定与三重建
    优质
    本项目致力于开发基于双目视觉技术的自动标定及三维重建软件。通过优化算法实现高效精准的数据采集和处理,为机器人导航、虚拟现实等领域提供技术支持。 双目视觉自动标定与三维重建程序是一种利用计算机视觉技术来获取场景的三维信息的方法。在本项目中,开发者使用了OpenCV库,这是一个强大的开源计算机视觉库,在MFC (Microsoft Foundation Classes) 和VC++ (Visual C++) 开发环境中提供了便捷实现。 **双目视觉** 是通过两个摄像机模拟人眼的方式捕捉同一场景的不同图像,并利用这些差异来重建出该场景的三维结构。这一技术基于视差原理,即不同视角下物体位置的变化可以用来推算深度信息。 **自动标定** 在双目视觉系统中至关重要,它涉及对相机内部参数和外部参数进行精确估计。内参包括焦距、主点坐标等;外参则涵盖两台摄像机之间的相对姿态与位置关系。通常使用棋盘格图案作为参照物来完成这一过程,通过检测并匹配这些标记上的角点信息以计算出必要的标定值,并校正图像失真,从而提高后续三维重建的准确性。 **OpenCV库** 包含了多种用于处理和分析图像及执行计算机视觉任务的功能模块。在本项目中,该工具集中的标定功能被用来进行相机参数调整;同时其特征匹配、图像对齐等功能也可能应用于双目标定与三维模型构建过程中。 **MFC 和 VC++** 是微软提供的开发框架和支持C++编程语言的集成环境,广泛用于Windows平台上应用程序的设计。其中MFC提供了一套面向对象的类库以简化用户界面和系统资源管理;而VC++则支持多种编程模式并特别适用于基于MFC的应用程序开发。 在项目文件夹StereoVision-master中,可以找到该项目相关的源代码、数据文件以及编译运行所需的脚本等。具体包含内容如下: 1. **源代码**:主要逻辑和函数定义通常以.cpp或.h为扩展名。 2. **头文件**:定义了类与函数接口供其他文件引用。 3. **资源文件**:可能包括用于标定的棋盘格图像或其他辅助材料。 4. **编译脚本**:构建项目所必需的Makefile或者Visual Studio解决方案等配置项。 5. **设置文件**:如相机参数设定,定义了摄像机的具体内参和外参值。 6. **测试数据集**:可能包含预处理过的图像对用来验证程序的各项功能。 通过研究这个程序,学习者能够深入了解双目视觉的理论基础、掌握OpenCV库的应用方法,并学会在MFC与VC++环境下开发此类应用。同时,它也为改进现有标定算法或将其应用于其他三维重建任务提供了实践机会。
  • 色彩检测
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    色彩视觉检测程序是一款用于评估用户色觉能力的应用工具。通过一系列标准化测试,帮助识别不同类型的色盲或色弱情况,并提供相应的辅助建议。 这段文字描述了一个LabVIEW视觉检测程序,该程序用于双线颜色的检测,并包括颜色取样和区域选择功能。这是一个实用型的应用程序。