Insight Segmentation and Registration Toolkit

ITK
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Basisdaten
Maintainer
Entwickler	National Library of Medicine, Kitware Inc. und diverse Universitäten
Erscheinungsjahr
Aktuelle Version	()
Aktuelle Vorabversion	()
Betriebssystem	Unix-Derivate (Linux, macOS), Windows
Programmier­sprache	C, C++, Python<ref>Insight Software Consortium / ITK - GitHub. Abgerufen am 10. Juni 2020 (). </ref>
Kategorie	Bildverarbeitung
Lizenz	Apache 2.0 Lizenz<ref>License. Abgerufen am 10. Juni 2020 (). </ref>
deutschsprachig	ja
www.itk.org

Das (ITK) ist eine Open-Source-C++-Programmbibliothek für die Segmentierung und Registrierung von Bildern.

Allgemeines

Die Entwicklung von ITK wurde ab 1999 von der National Library of Medicine gestartet, um offene Klassenbibliotheken und Schnittstellen für die Auswertung des Visible Human Projects zu schaffen.<ref>History. Abgerufen am 10. Juni 2020 (). </ref> Typische Anwendungsgebiete von ITK sind z. B. die Verarbeitung von medizinischen Daten aus der Computertomographie und der Magnetresonanztomografie. Als Build-System kommt CMake zum Einsatz, welches speziell für ITK entwickelt wurde.<ref>Overview. Abgerufen am 10. Juni 2020 (). </ref>

Beispiele

Glättung mithilfe von einem Gaußfilter

<syntaxhighlight lang="cpp">

1. include <itkImage.h>
2. include <itkImageFileReader.h>
3. include <itkImageFileWriter.h>
4. include <itkDiscreteGaussianImageFilter.h>

int main(int argc, char *argv[]) {

   typedef itk::Image<unsigned char, 2> ImageType;
   typedef itk::ImageFileReader<ImageType> ReaderType;
   typedef itk::ImageFileWriter<ImageType> WriterType;
   typedef itk::DiscreteGaussianImageFilter<ImageType, ImageType> GaussianFilterType;

   ReaderType::Pointer reader = ReaderType::New();
   reader->SetFileName("test.jpg");

   GaussianFilterType::Pointer smoothFilter = GaussianFilterType::New();
   smoothFilter->SetInput(reader->GetOutput());
   smoothFilter->SetVariance(3);

   WriterType::Pointer writer = WriterType::New();
   writer->SetInput(smoothFilter->GetOutput());
   writer->SetFileName("smoothImage.png");

   try
   {
     writer->Update();
   }
   catch( itk::ExceptionObject & excp )
   {
     std::cerr << excp << std::endl;
     return EXIT_FAILURE;
   }

return EXIT_SUCCESS; } </syntaxhighlight>

Region Growing Segmentierung

<syntaxhighlight lang="cpp">

1. include <itkImage.h>
2. include <itkImageFileReader.h>
3. include <itkImageFileWriter.h>
4. include <itkConnectedThresholdImageFilter.h>

int main(int argc, char *argv[]) {

   typedef itk::Image<unsigned char, 3> ImageType;
   typedef itk::ImageFileReader<ImageType> ReaderType;
   typedef itk::ImageFileWriter<ImageType> WriterType;
   typedef itk::ConnectedThresholdImageFilter<ImageType, ImageType> RegionFilterType;

   ReaderType::Pointer reader = ReaderType::New();
   reader->SetFileName("test.nii");

   ImageType::IndexType seed;
   seed[0] = 142;
   seed[1] =  97;
   seed[2] =  63;

   RegionFilterType::Pointer regionFilter = RegionFilterType::New();
   regionFilter->SetInput(reader->GetOutput());
   regionFilter->SetSeed(seed);

   WriterType::Pointer writer = WriterType::New();
   writer->SetInput(regionFilter->GetOutput());
   writer->SetFileName("region.nii");

   try
   {
     writer->Update();
   }
   catch( itk::ExceptionObject & excp )
   {
     std::cerr << excp << std::endl;
     return EXIT_FAILURE;
   }

return EXIT_SUCCESS; } </syntaxhighlight>

Siehe auch

• Visualization Toolkit

Weblinks

• www.itk.org (englisch)
• Startseite zu ITK Tutorials (englisch)

Einzelnachweise

<references />