[FEATURE] Support for Diffusion-weighted Imaging
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- c
- Ambito
- computer-vision
Direzione di ricerca
Inizia con il registrator e con l’implementazione referenziata della trasformazione dei tensori in tissue_reconstruction/tissue_reconstruction.py, intorno alla riga 88. Determina come DiffusionModality, i tensori di diffusione e i vettori b debbano essere rappresentati ed elaborati durante la registrazione; il lavoro è completato quando le immagini pesate per diffusione vengono registrate con le trasformazioni dei tensori richieste. Nell’issue non è indicato alcun file di test né alcun punto di ingresso locale.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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:
- Lingua principale
- C
- Stelle
- 39
- Fork
- 11
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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