You can deploy this model and start earning money today!

fyh2003/
mri-ct-demo

Name: mri-ct-demo
Availability: InStock

Views

No views yet

MRI/CT 图像处理系统

基于 PyQt5 + PyTorch 的医学图像处理桌面应用，支持 CT 去噪和 MRI 去噪/吉布斯去除/超分辨率。

目录结构

code/
├── run.py                     # 启动入口
├── ui_main.py                 # 主界面、事件调度、数据加载、处理分发
└── demo_app/
    ├── __init__.py
    ├── config.py              # 模型路径、窗宽窗位预设、输出目录
    ├── widgets.py             # Matplotlib 画布组件
    ├── ct_processing.py       # CT 去噪处理器
    ├── mri_processing.py      # MRI 处理器（去噪/Gibbs/SuperRes）
    ├── image_utils.py         # 窗宽窗位、归一化、类型转换工具
    ├── io_utils.py            # NIfTI / DICOM / PNG 读写
    └── model_utils.py         # TorchScript 模型加载

依赖

包	用途
PyQt5	GUI 框架
torch	模型推理
numpy	数值计算
pydicom	DICOM 读写
Pillow	图像保存
matplotlib	图像显示
nibabel	NIfTI 读写

安装：

pip install PyQt5 torch numpy pydicom Pillow matplotlib nibabel

启动

在 code/ 目录下运行：

python run.py

使用说明

基本流程

选择模态：CT 或 MR
加载输入数据（见下方"数据加载"）
配置处理参数（CT：加载模型 + 选择窗宽窗位；MR：选择功能自动加载模型）
点击"开始处理"
查看结果，手动保存或自动保存

数据加载（CT / MR 通用）

输入方式	支持格式	行为
选择图像文件	`.dcm` / `.nii` / `.nii.gz`	单个 DCM → 2D 直接处理；NIfTI → 按维度自动识别
选择 DICOM 文件夹	含多个 `.dcm` 的目录	自动堆叠为 3D volume，按 InstanceNumber / SliceLocation 排序

加载 3D 数据后：

层号选择器自动启用，默认选中中间层
勾选 "整卷处理" → 处理全部切片并输出 3D NIfTI
不勾选 → 仅处理当前选中的单层

原始图像和处理后图像同步跟随层号切换（整卷处理后）。

CT 模式

选择部位（HEAD / CHEST / ABDOMEN）和模型模式（p0.0001 / p0.1）
点击**"加载CT模型"**，程序自动匹配 weights/ireal_ct_denoise_model/ 下的模型文件
选择窗宽窗位预设（soft / bone / lung），原始图像实时按窗宽窗位渲染
CT 处理后自动保存 PNG（单层）或 NIfTI（整卷）

MR 模式

选择功能：Denoise / GibbsClear / SuperRes
切换功能时自动加载对应模型（weights/mri_DLModels/ 下）
加载 DICOM 数据后自动 minmax 归一化，显示 DICOM 元信息（患者、日期等）
MR 处理后自动保存 PNG（单层）或 NIfTI（整卷）

配置

模型与数据路径

默认从项目根目录的 weights/ 和 data/ 加载。可通过环境变量覆盖：

环境变量	默认值	说明
`CT_MODEL_DIR`	`../weights/ireal_ct_denoise_model/`	CT TorchScript 模型目录
`MR_MODEL_DIR`	`../weights/mri_DLModels/`	MR TorchScript 模型目录
`MR_OUTPUT_DIR`	`~/demo_results/mri/`	MR 结果输出目录
`CT_OUTPUT_DIR`	`~/demo_results/ct/`	CT 结果输出目录

窗宽窗位预设

在 demo_app/config.py 的 CT_WINDOW_CONFIGS 中配置，按部位 → 预设名 → (窗宽, 窗位) 组织。

输出

处理结果自动保存到：

MR：~/demo_results/mri/
CT：~/demo_results/ct/

也可通过界面上的 "保存结果" 按钮手动选择路径保存。

项目结构

demo/
├── code/          # 源代码（本目录）
├── weights/       # 预训练模型
│   ├── ireal_ct_denoise_model/   # CT 去噪模型（6 个 .pt）
│   └── mri_DLModels/             # MR 模型（3 个 .pt + 配置文件）
└── data/          # 测试数据
    ├── ct_denoise/5S_abdomen/    # 腹部 CT NIfTI 样本
    └── mri/DGREx_TRA_bh (out)/   # MR DICOM 序列样本

fyh2003/mri-ct-demo