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1.
J Synchrotron Radiat ; 28(Pt 4): 1261-1266, 2021 Jul 01.
Article in English | MEDLINE | ID: mdl-34212892

ABSTRACT

X-ray propagation-based imaging techniques are well established at synchrotron radiation and laboratory sources. However, most reconstruction algorithms for such image modalities, also known as phase-retrieval algorithms, have been developed specifically for one instrument by and for experts, making the development and diffusion of such techniques difficult. Here, PyPhase, a free and open-source package for propagation-based near-field phase reconstructions, which is distributed under the CeCILL license, is presented. PyPhase implements some of the most popular phase-retrieval algorithms in a highly modular framework supporting its deployment on large-scale computing facilities. This makes the integration, the development of new phase-retrieval algorithms, and the deployment on different computing infrastructures straightforward. Its capabilities and simplicity are presented by application to data acquired at the synchrotron source MAX IV (Lund, Sweden).


Subject(s)
Image Processing, Computer-Assisted/instrumentation , Software , Algorithms , Microscopy, Phase-Contrast , Synchrotrons , Tomography, X-Ray Computed , X-Rays
2.
Rev. colomb. radiol ; 23(3): 3521-3528, sept. 2012.
Article in Spanish | LILACS | ID: lil-656539

ABSTRACT

En este artículo se presenta un software de código abierto, llamado CreaTools, cuyo principal objetivo es el procesar y facilitar la visualización de imágenes médicas. Este software flexible funciona en diferentes sistemas operativos (Linux, Mac OS X, Windows), se desarrolla en el lenguaje de programación C++ para asegurar una fácil integración de módulos C++ y proporciona a los usuarios herramientas computacionales para construir interfaces gráficas de usuario (GUI), incluidos los datos de entrada/salida (manejo de archivos), la visualización, la interacción y el procesamiento de datos. Este artículo muestra también la utilidad de CreaTools mediante un proyecto de investigación que consiste en la detección automática de lesiones arteriales. Los algoritmos desarrollados han sido implementados en una interfaz gráfica amigable con visualización 3D e interacción. Ejemplos de tales algoritmos incluyen la extracción de ejes de arterias y la generación de modelos descriptivos de arterias con lesiones y sin lesiones.


Subject(s)
Cardiovascular Abnormalities , Coronary Vessels , Image Processing, Computer-Assisted
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