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<div class="WordSection1">
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal">Hi all,<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal">I am using ITK for segmentation from 3D MR Images data.<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal">Initially applying ChanandVeseFilter on 2D images I could segment successfully but 3D data generates a problem.<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal">I am using the same code provided in the example: “Single Phase Chan and Vese” the only difference is I am loading fast marching output instead of generating here.<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal">I am unable to catch any exceptions here, but while debugging my code, first chance exception is thrown at:<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoListParagraph" style="text-indent:-.25in;mso-list:l0 level1 lfo1"><![if !supportLists]><span style="mso-list:Ignore">1.<span style="font:7.0pt "Times New Roman"">
</span></span><![endif]>Inside levelSetFilter->Update();<o:p></o:p></p>
<p class="MsoListParagraph" style="text-indent:-.25in;mso-list:l0 level1 lfo1"><![if !supportLists]><span style="mso-list:Ignore">2.<span style="font:7.0pt "Times New Roman"">
</span></span><![endif]>In ImportImageContainer.hxx<o:p></o:p></p>
<p class="MsoListParagraph" style="text-indent:-.25in;mso-list:l0 level1 lfo1"><![if !supportLists]><span style="mso-list:Ignore">3.<span style="font:7.0pt "Times New Roman"">
</span></span><![endif]>Line 181, data = new TElement[size];<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal">Below is my code.<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"> <o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> typedef itk::ImageFileReader< MainType > ReaderType;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> ReaderType::Pointer reader = ReaderType::New();<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> reader->SetFileName("E:\\Intermediate Results\\Sample001_MRI.mhd");<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> try<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> {<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> reader->Update();<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> }<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> catch (itk::ExceptionObject & excep)<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> {<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> std::cerr << "Exception caught in read !" << std::endl;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> std::cerr << excep << std::endl;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> return -1;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> }<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> typedef itk::CastImageFilter<MainType, InternalImageType> FloatConversionFilter;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> FloatConversionFilter::Pointer ImgTypeConverter = FloatConversionFilter::New();<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> ImgTypeConverter->SetInput(reader->GetOutput());<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> ImgTypeConverter->Update();<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"> typedef itk::ImageFileWriter< InternalImageType > WriterType;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> WriterType::Pointer writer = WriterType::New();<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> writer->SetFileName("E:\\Intermediate Results\\Out.mhd");<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"> typedef itk::ImageFileReader< InternalImageType > ReaderType1;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> ReaderType1::Pointer reader1 = ReaderType1::New();<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> reader1->SetFileName("E:\\Intermediate Results\\FastMarching.mhd");<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> reader1->Update();<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> InternalImageType::Pointer Image = InternalImageType::New();<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> Image = ImgTypeConverter->GetOutput();<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> Image->Print(std::cout);<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"> typedef itk::ChangeInformationImageFilter<InternalImageType> ChangeFilter;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> ChangeFilter::Pointer change = ChangeFilter::New();<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> change->ChangeAll();<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> change->UseReferenceImageOn();<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> change->SetReferenceImage(Image);<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> change->SetInput(reader1->GetOutput());<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> try<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> {<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> change->Update();<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> }<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> catch (itk::ExceptionObject & excep)<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> {<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> std::cerr << "Exception caught in change !" << std::endl;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> std::cerr << excep << std::endl;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> return -1;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> }<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"> Image = change->GetOutput();<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> Image->Print(std::cout);<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"> <o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> unsigned int nb_iteration = 1;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> double rms = 0.;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> double epsilon = 2.;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> double curvature_weight = 0.;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> double area_weight = 0.;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> double reinitialization_weight = 0.;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> double volume_weight = 0.5;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> double volume = 0.5;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> double l1 = 1.;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> double l2 = 1.;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> double overlap_weight = 100.0;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> //<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> // We now define the image type using a particular pixel type and<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> // dimension. In this case the \code{float} type is used for the pixels<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> // due to the requirements of the smoothing filter.<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> //<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> const unsigned int Dimension = 3;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> typedef float ScalarPixelType;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> typedef itk::Image< ScalarPixelType, Dimension > InternalImageType;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> typedef itk::Image< unsigned short, Dimension > MainType;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"> typedef itk::ScalarChanAndVeseLevelSetFunctionData< InternalImageType,<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> InternalImageType > DataHelperType;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"> typedef itk::ConstrainedRegionBasedLevelSetFunctionSharedData<<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> InternalImageType, InternalImageType, DataHelperType > SharedDataHelperType;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"> typedef itk::ScalarChanAndVeseLevelSetFunction< InternalImageType,<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> InternalImageType, SharedDataHelperType > LevelSetFunctionType;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"> // We declare now the type of the numerically discretized Step and Delta functions that<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> // will be used in the level-set computations for foreground and background regions<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> //<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> typedef itk::AtanRegularizedHeavisideStepFunction< ScalarPixelType,<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> ScalarPixelType > DomainFunctionType;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"> DomainFunctionType::Pointer domainFunction = DomainFunctionType::New();<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> domainFunction->SetEpsilon(epsilon);<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"> <o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"> typedef itk::ScalarChanAndVeseSparseLevelSetImageFilter< InternalImageType,<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> InternalImageType, InternalImageType, LevelSetFunctionType,<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> SharedDataHelperType > MultiLevelSetType;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"> MultiLevelSetType::Pointer levelSetFilter = MultiLevelSetType::New();<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"> // We set the function count to 1 since a single level-set is being evolved.<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> //<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> levelSetFilter->SetFunctionCount(1);<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"> // Set the feature image and initial level-set image as output of the<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> // fast marching image filter.<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> //<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> levelSetFilter->SetFeatureImage(ImgTypeConverter->GetOutput());<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> levelSetFilter->SetLevelSet(0, change->GetOutput());<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> //levelSetFilter->SetLevelSet(1, fastMarching1->GetOutput());<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> // Once activiated the level set evolution will stop if the convergence<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> // criteria or if the maximum number of iterations is reached. The<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> // convergence criteria is defined in terms of the root mean squared (RMS)<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> // change in the level set function. The evolution is said to have<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> // converged if the RMS change is below a user specified threshold. In a<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> // real application is desirable to couple the evolution of the zero set<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> // to a visualization module allowing the user to follow the evolution of<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> // the zero set. With this feedback, the user may decide when to stop the<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> // algorithm before the zero set leaks through the regions of low gradient<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> // in the contour of the anatomical structure to be segmented.<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> //<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> levelSetFilter->SetNumberOfIterations(nb_iteration);<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> levelSetFilter->SetMaximumRMSError(rms);<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> // Often, in real applications, images have different pixel resolutions. In such<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> // cases, it is best to use the native spacings to compute derivatives etc rather<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> // than sampling the images.<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> //<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> //levelSetFilter->SetUseImageSpacing(1);<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"> // For large images, we may want to compute the level-set over the initial supplied<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> // level-set image. This saves a lot of memory.<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> //<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> levelSetFilter->SetInPlace(false);<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> // For the level set with phase 0, set different parameters and weights. This may<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> // to be set in a loop for the case of multiple level-sets evolving simultaneously.<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> //<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> <o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"> for (unsigned int i = 0; i < 1; i++)<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> {<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> levelSetFilter->GetDifferenceFunction(i)->SetDomainFunction(domainFunction);<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> levelSetFilter->GetDifferenceFunction(i)->SetCurvatureWeight(curvature_weight);<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> levelSetFilter->GetDifferenceFunction(i)->SetAreaWeight(area_weight);<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> //levelSetFilter->GetDifferenceFunction(i)->SetOverlapPenaltyWeight(overlap_weight);<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> levelSetFilter->GetDifferenceFunction(i)->SetVolumeMatchingWeight(volume_weight);<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> levelSetFilter->GetDifferenceFunction(i)->SetVolume(volume);<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> levelSetFilter->GetDifferenceFunction(i)->SetLambda1(l1);<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> levelSetFilter->GetDifferenceFunction(i)->SetLambda2(l2);<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> }<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> <o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> try<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> {<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> levelSetFilter->Update();<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> }<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> catch (itk::ExceptionObject & excep)<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> {<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> std::cerr << "Exception caught !" << std::endl;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> std::cerr << excep << std::endl;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> return -1;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> }<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> catch (...)<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> {<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> std::cerr << "Exception Caught!!!!!" << std::endl;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> return -1;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> }<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> Image = levelSetFilter->GetOutput();<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> Image->Print(std::cout);<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> writer->SetInput(levelSetFilter->GetOutput());<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> writer->Update();<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"> return EXIT_SUCCESS;<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal">}<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal">Also I would like to know what difference it makes when I use 3D data for fast marching. By looking at the distance map it doesn’t look like a shere centered at the given seed point in 3D.<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal">And what data should ideally be passed to ChanVese from FastMarching for 3D dataset.<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal">Pls help!<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal">Param<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
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