解决医学图像中不同模态对齐的问题一般采用重采样的方法。
在读取医学图像进行配准或其他操作时常常需要成对的数据 ，但是不同模态之间由于存在不同的坐标系统，不同的设备参数等，得到的图像一般是没有对齐如
在不断的查资料试错的过程中发现一些比较好的博客虽然没有这里找到有效的解决方法，不过对于医学图像的基础理解等（如坐标系，头文件的信息等），有了不小的提高，贴出来也方便以后自己查阅。
DICOM：DICOM标准学习路线图（初稿）
DICOM世界观·第一章 坐标系统
这两篇博主的其他博文也非常值得看，讲的满满的干货。
另外在这篇文章中找到了行之有效的方法：
使用TensorFlow和DLTK进行生物医学图像分析的介绍
好可惜之前找到的时候没有仔细去阅读里面的东西结果又浪费一上午的时间去找资料。结果还是用的这篇文章的代码。
其中文章后面附的github为处理医学文档提供和较好的范例是DITK的开源代码，其中example文件夹里的代码值得看和学习。现把他们贴出来
Deep Learning Toolkit (DLTK) for Medical Imaging
解决医学图像中不同模态对齐的问题一般采用重采样的方法。 在读取医学图像进行配准或其他操作时常常需要成对的数据 ，但...
模态框页脚按钮右对齐 模态框按钮左一个右一个 再次确认警告框 表单label右对齐 以及加：
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本文标题：医学图像中不同模态对齐方法2019-11-15
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/gmfeictx.html
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