3D Slicer 是一款功能全面的开源医学影像分析软件，广泛应用于影像处理、三维建模、影像配准和手术规划等领域。它支持多种医学影像格式（如 DICOM、NIfTI）和丰富的插件扩展，是神经科学、放射学和生物医学研究中不可或缺的工具。

在本教程中，我们将详细介绍 3D Slicer 的核心功能、安装方法，以及如何利用它处理医学影像的常见任务。
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3D Slicer 是什么？为什么值得学习？

3D Slicer 是由 哈佛大学 和 麻省理工学院 开发并维护的一个开源医学影像平台。它结合了灵活的模块化设计和强大的处理能力，为用户提供了一站式影像分析解决方案。

官网与资源：

• 官网：https://www.slicer.org/
• GitHub：3D Slicer GitHub
• 文档：3D Slicer 文档
• 示例数据集：数据集下载

3D Slicer 的亮点：

• 全面支持医学影像格式：如 DICOM、NIfTI、NRRD 和 VTK。
• 多功能：包括影像分割、配准、三维重建、量化分析等。
• 插件扩展性强：支持 Python 脚本和自定义模块。
• 开源免费：适合科研人员和开发者使用。

应用场景：

• 医学影像的三维重建与分析。
• 神经科学研究中的脑影像分割与配准。
• 放射学中的肿瘤检测与手术规划。
• 生物医学工程中的解剖建模与仿真。

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3D Slicer 的功能与应用场景

1. 医学影像可视化

• 支持多模态影像（如 CT、MRI、PET）同时加载和显示。
• 提供三维、轴状、冠状和矢状平面的多视图显示。
• 支持实时调整窗口宽度和窗口高度（Window/Level）。

2. 三维重建

• 基于 DICOM 数据进行三维模型重建，直观展示解剖结构。
• 支持表面重建（Surface Rendering）和体绘制（Volume Rendering）。

3. 图像分割

• 提供多种分割工具（如手动、阈值、区域生长、自动化分割）。
• 支持分割后的体积计算和三维模型导出。

4. 图像配准

• 支持刚体配准、仿射配准和非线性配准。
• 可用于多模态影像的对齐（如 MRI 和 PET 的联合分析）。

5. 影像量化与分析

• 自动计算影像区域的体积、密度和厚度。
• 提供影像统计分析工具，用于群体数据研究。

6. 手术规划与导航

• 提供交互式工具，支持手术路径设计和模型标记。
• 可用于术前规划和实时导航。

7. 自定义扩展

• 提供丰富的 Python API，支持自定义分析流程。
• 可加载第三方插件（如 SlicerMorph、SlicerRadiomics）。

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如何安装 3D Slicer？

1. 下载 3D Slicer

访问 3D Slicer 官方下载页面，选择适合你的操作系统的版本（Windows、macOS、Linux）。

2. 安装步骤

1. 下载并运行安装程序。
2. 按照提示完成安装。
3. 启动 3D Slicer，加载示例数据验证安装是否成功。

3. 验证安装

打开 3D Slicer，选择 Sample Data 模块，加载一个示例数据集（如 CTChest）。确保影像在三维视图中正确显示。

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3D Slicer 的基本使用流程

以下是使用 3D Slicer 进行医学影像处理的典型工作流程：

1. 加载数据

1. 点击主界面左上角的 Add Data 按钮。
2. 选择影像文件（如 DICOM、NIfTI）。
3. 确认加载设置，点击 OK。

2. 查看与导航

• 使用鼠标滚轮切换不同切片。
• 在三维视图中拖动模型以调整角度。
• 在 Volume Rendering 模块中启用体绘制。

3. 图像分割

1. 打开 Segment Editor 模块。
2. 添加一个新的分割节点。
3. 选择分割工具（如 Threshold，Paint，Scissors）：
   • Threshold：设置灰度阈值，快速分割感兴趣区域。
   • Paint：使用画笔手动分割。
   • Scissors：修剪分割区域。
4. 完成分割后，点击 Show 3D 查看三维分割结果。

4. 图像配准

1. 打开 General Registration (BRAINS) 模块。
2. 加载固定影像（Fixed Image）和移动影像（Moving Image）。
3. 选择配准类型（如 Rigid 或 Affine）。
4. 点击 Apply，查看配准结果。

5. 数据分析与导出

• 在 Segment Statistics 模块中计算分割区域的体积和密度。
• 在 Export Models 模块中将分割结果导出为 STL 或 OBJ 格式。

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3D Slicer 的高级功能

1. 多模态影像分析

• 同时加载 MRI 和 PET 影像，进行联合可视化和分析。
• 在 Subtract Scalar Volumes 模块中计算影像差异。

2. 脑影像分析

• 在 Brain Extraction 模块中去除颅骨，提取脑部区域。
• 使用 Freesurfer Importer 模块加载 FreeSurfer 的分割结果。

3. 模型与纹理编辑

• 在 Model Maker 模块中生成高质量三维模型。
• 使用 Texture Mapping 模块为模型添加纹理。

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