预处理和扩充

三维配准去噪，随机增强强度

图像预处理和图像增强为先进的医学图像分析工作流程准备数据。使用图像预处理来减少图像采集工件，并为目标工作流格式化数据。例如，您可以使用配准去除噪声、规格化强度值、调整图像体素的大小或对齐图像。使用图像增强来增加深度学习工作流程的训练数据的数量和可变性。例如，您可以随机调整图像对比度或应用随机旋转或缩放来模拟图像采集和患者解剖的变化。要开始，请看开始深度学习的图像预处理和增强．

功能

全部展开

去噪

`specklefilt`	利用消斑各向异性扩散对图像进行滤波
`imfilter`	多维图像的N-D滤波
`medfilt2`	二维中值滤波
`medfilt3`	三维中值滤波
`imgaussfilt`	二维高斯图像滤波
`imgaussfilt3`	三维图像的三维高斯滤波
`fspecial`	创建预定义的二维过滤器
`fspecial3`	创建预定义的3d滤镜

登记

快速注册

imregmoment 利用质量矩法快速配准灰度图像或强度体

文中针对注册

`imregister`	灰度图像配准
`imregtform`	估计对齐两个2-D或3-D图像的几何变换
`imregconfig`	基于强度的注册配置
`MattesMutualInformation`	Mattes互信息度量配置
`均方`	均方误差度量配置
`RegularStepGradientDescent`	常规步骤梯度下降优化配置
`OnePlusOneEvolutionary`	1 + 1进化优化器配置

可变形的登记

`imregdeform`	用全变分法对灰度图像或强度体进行变形配准
`imregdemons`	估计对齐两个2-D或3-D图像的位移场

Groupwise登记

imreggroupwise Groupwise变形登记

Correlation-Based登记

`imregcorr`	估计几何变换，以对齐两个2-D图像使用相位相关
`normxcorr2`	归一化的二维互相关

表面登记

imregicp 采用迭代最近点算法的曲面配准

应用转换

`imwarp`	对图像进行几何变换
`重新取样`	在不同的病人坐标系中重新采样医学影像体积

增加

`jitterIntensity`	随机增加灰度图像的强度或强度体积
`randomWindow2d`	随机选择图像中的矩形区域
`randomCropWindow3d`	创建随机立方裁剪窗口
`centerCropWindow2d`	创建矩形中心裁剪窗口
`centerCropWindow3d`	创建立方体中心裁剪窗口
`矩形`	二维矩形区域的空间范围
`长方体`	三维立方体区域的空间范围
`randomAffine2d`	创建随机化的二维仿射变换
`randomAffine3d`	创建随机的三维仿射变换
`affineOutputView`	为扭曲图像创建输出视图
`imerase`	删除感兴趣的矩形区域内的图像像素