liminfo3D Slicer Reference
3D Slicer 세그멘테이션/등록/확장 레퍼런스
3D Slicer Reference 소개
3D Slicer 레퍼런스는 오픈소스 의료 영상 분석 플랫폼의 핵심 기능을 정리한 종합 치트 시트입니다. DICOM 데이터 가져오기와 데이터베이스 관리, 뷰 레이아웃(Conventional, Four-Up, Dual 3D), CT/MRI 프리셋과 전달 함수를 활용한 볼륨 렌더링, 표준 조직 윈도우별 Window/Level 조정 등을 다룹니다.
세그멘테이션 섹션에서는 Threshold, Paint/Draw, Grow from Seeds, Scissors, Margin, Smoothing, Hollow 등 세그먼트 에디터의 전체 도구를 상세히 설명합니다. 등록/정합 워크플로우는 강체, 어파인, B-Spline, 랜드마크 기반 방법과 변환 계층 관리를 포괄합니다. Python 스크립팅은 slicer.util 함수, mrmlScene 노드 조작, CLI 모듈 실행을 문서화합니다.
SlicerRT(DICOM-RT 및 DVH 계산 기반 방사선치료 계획), MONAILabel(능동 학습 기반 AI 장기 세그멘테이션), SlicerDMRI(확산 텐서 영상) 등 확장 생태계도 다룹니다. 영상의학과 전문의, 의학물리학자, 의공학 엔지니어, 임상 연구자를 위해 설계되었습니다.
주요 기능
- DICOM 가져오기 워크플로우, Study/Series 탐색, Scene 파일 관리(MRB/MRML)
- 세그먼트 에디터 전체 레퍼런스: Threshold, Paint, Draw, Grow from Seeds, Scissors, Margin, Smoothing, Hollow
- CT/MRI 프리셋, ROI 클리핑, 전달 함수 편집을 포함한 볼륨 렌더링 설정
- 이미지 정합 방법: 강체, 어파인, B-Spline, 랜드마크 기반 및 변환 고정 적용
- Python 스크립팅 API: slicer.util 함수, mrmlScene 노드 관리, CLI 모듈 실행
- 확장 생태계 가이드: SlicerRT, MONAILabel, SlicerIGT, SlicerDMRI, SegmentMesher
- 3D 모델 내보내기 형식(STL, OBJ, VTK, PLY) 및 거리/각도 측정용 Markups
- 카테고리별 검색 지원, 다크 모드, 데스크톱/태블릿/모바일 반응형 디자인
자주 묻는 질문
3D Slicer란 무엇이며 어떤 기능을 제공하나요?
3D Slicer는 의료 영상 분석과 시각화를 위한 무료 오픈소스 플랫폼(BSD 라이선스)입니다. DICOM, NIfTI, NRRD 형식을 지원하며, 이미지 세그멘테이션, 볼륨 렌더링, 이미지 정합, 3D 모델 생성, Python 기반 자동화 스크립팅 도구를 제공합니다.
3D Slicer에서 DICOM 이미지를 어떻게 가져오나요?
File -> Add DICOM Data로 이동한 후 DICOM Browser에서 DICOM 파일 폴더를 가져옵니다. Study와 Series를 탐색하고, 선택한 데이터를 Scalar Volume으로 로드할 수 있으며, 로컬 DICOM 데이터베이스가 자동으로 관리됩니다.
3D Slicer는 어떤 세그멘테이션 도구를 제공하나요?
Segment Editor 모듈에서 Threshold(HU 값 기반 자동), Paint/Draw(수동 브러싱), Grow from Seeds(시드 기반 영역 확장), Scissors(자유형 커팅), Margin(경계 확장/수축), Smoothing(Median, Gaussian, Opening, Closing), Hollow(3D 프린팅용 껍데기 생성) 등을 제공합니다.
3D Slicer에서 볼륨 렌더링을 어떻게 설정하나요?
Modules -> Volume Rendering을 열고 프리셋(CT-AAA, CT-Bone, MR-Default)을 선택합니다. Shift 슬라이더로 밝기를 조정하고, ROI로 클리핑을 설정하며, GPU 또는 CPU 레이 캐스팅을 선택할 수 있습니다. 전달 함수 편집기로 불투명도와 색상 매핑을 세밀하게 조정합니다.
3D Slicer에서 Python 스크립팅은 어떻게 사용하나요?
View -> Python Console을 열어 인터프리터에 접근합니다. slicer.util.loadVolume()으로 파일을 로드하고, slicer.util.getNode()로 Scene 노드에 접근하며, slicer.util.arrayFromVolume()으로 numpy 배열을 얻고, slicer.cli.run()으로 CLI 모듈을 프로그래밍 방식으로 실행합니다.
MONAILabel이란 무엇이며 3D Slicer와 어떻게 연동되나요?
MONAILabel은 NVIDIA MONAI 기반 AI 세그멘테이션 확장입니다. 서버-클라이언트 구조로 사전 훈련 모델을 통한 자동 장기 세그멘테이션, 능동 학습 워크플로우, DeepEdit 대화형 AI 보조 세그멘테이션을 지원하며, 사용자 정의 모델 훈련도 가능합니다.
3D Slicer에서 3D 프린팅용 모델을 어떻게 내보내나요?
세그멘테이션 완료 후 Segment Editor에서 Show 3D를 클릭하거나 Segmentations -> Export to models를 사용합니다. Hollow 효과로 껍데기 모델을 만들고 STL 형식으로 내보냅니다. Models 모듈에서 색상, 투명도, 클리핑을 내보내기 전에 조정할 수 있습니다.
이 3D Slicer 레퍼런스는 무료로 사용할 수 있나요?
네, 이 레퍼런스는 계정이나 다운로드 없이 완전 무료로 사용할 수 있습니다. 모든 콘텐츠가 브라우저에서 실행되며 서버 처리가 전혀 없습니다. liminfo.com의 의료 영상 및 과학 컴퓨팅 무료 온라인 레퍼런스 도구 모음에 포함되어 있습니다.