[FEATURE] Support for Diffusion-weighted Imaging
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评估
- 难度
- 5/5
- 预计耗时
- 一周以上
- 新手友好度
- 25/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- c
调研方向
从 registrator 以及 tissue_reconstruction/tissue_reconstruction.py 中第 88 行附近所引用的张量变换实现开始。确定在配准过程中应如何表示和处理 DiffusionModality、扩散张量和 b 向量；完成的标准是扩散加权图像能够通过所需的张量变换完成配准。issue 中没有指定测试文件或本地入口点。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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:
- 主要语言
- C
- 星标
- 39
- 派生
- 11
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
环境准备
这个项目没有提供开发容器、Dockerfile 或贡献指南，环境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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