[FEATURE] Support for Diffusion-weighted Imaging
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- c
- Área
- computer-vision
Línea de trabajo
Comienza con el registrator y la implementación referenciada de transformación de tensores en tissue_reconstruction/tissue_reconstruction.py, alrededor de la línea 88. Determina cómo deben representarse y procesarse DiffusionModality, los tensores de difusión y los vectores b durante el registro; se considera terminado cuando las imágenes ponderadas por difusión se registren con las transformaciones de tensores requeridas. En el issue no se indica ningún archivo de prueba ni ningún punto de entrada local.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Registration of Diffusion Weighted Images requires proper transformation of the diffusion tensors in the registration step. This likely requires implementation of tensor transformations in the registrator, as well as a DiffusionModality class and processing of the b vectors that come with DW images.
The following repository implements the necessary tensor transformations:
- Lenguaje dominante
- C
- Estrellas
- 39
- Forks
- 11
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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