MINC/简介
BIC[1] 的现任和前任成员编写并发布了大量图像分析软件包，其中一些版本可以追溯到 1980 年代后期。其中最知名的是 MINC 文件格式、工具箱和相关工具。
MINC 文件格式和工具箱最初由 Peter Neelin 于 1992 年构思、编写和发布，原因是当时处理来自不同扫描仪和研究小组的多种文件格式令人沮丧。在随后的几年中，许多相关工具（图像配准、标准化、可视化等）被编写并发布。
最初的 MINC 文件格式和工具基于 NetCDF 数据格式，但在大数据集（数 GB）中遇到了问题，因此在 2002-3 年对库进行了大规模重写，将数据格式更改为 HDF 以支持大型文件和其他新功能。这个版本系列称为 MINC2。对 MINC1 的开发工作在 2006 年的 1.5.1 版本停止。当前所有 MINC2 工具都向后兼容 MINC1 格式，但 RMINC 库和 pyminc（基于 MINC2 API）除外，它们无法直接读取 MINC1 格式文件。
当前的 MINC2 库和工具由世界各地各个图像研究实验室的开发人员组维护。
这些包括各种图像处理应用程序。以下是这些程序中最重要的一些程序及其应用的简要列表。
几何畸变校正
用于估计和校正成像梯度非线性造成的几何畸变的工具。
N3
N3 包是 MINC 工具的一部分，它实现了一种非参数方法，用于校正 MRI 数据中的强度不均匀性。它的使用往往是任何处理序列中必不可少的第一个步骤。
配准工具/ANIMAL
这套算法可以将两幅图像线性或非线性配准到彼此。最常用的 **mritotal** 将 MRI 配准到标准 Talairach 空间。它们都是 MNI AutoReg 包的一部分。ANIMAL 也是 MNI Autoreg 的一部分，它旨在标记 MRI 的主要解剖区域（不同的叶、胼胝体等）。
INSECT
INSECT 是将结构 MRI 分割为三种组织类型的算法：白质、灰质和脑脊液。它作为分类包的一部分提供。
SEAL
SEAL 代表“Sulcal Extraction and Labelling”，它的用途也基本如其名称所示。
它也被称为 PMP，旨在对大量图像数据库执行一系列处理步骤。
glim_image
glim_image 旨在执行 VBM（体素基质形态测量），换句话说，它对于检查分割后的组织物质（白质、灰质、脑脊液）的变化与其相关线性模型之间的关系非常有用。
EMMA
EMMA（可扩展的 MATLAB 医学图像分析）是一个工具包，旨在简化 MATLAB 在医学影像数据分析中的使用。它提供了用于读取和写入 MINC 文件、查看图像、执行 ROI 操作和执行几种流行分析的功能。此外，还有用于执行动态 PET rCBF（区域脑血流）和 FDG 数据的动力学分析的工具包。
RMINC
用于在 R 中读取和写入 MINC 体积的 MINC2 库。它还执行线性模型分析。
fMRI 统计分析
最后，fMRI 统计分析也使用 matlab 进行。
MincView
显示
配准
MNI ray_trace
JIV2
MINC 包本身和大多数相关工具都使用修改后的 BSD 许可证进行许可。MINC 许可证如下所示，但请注意，某些包使用不同的许可证发布，例如 GPL。有关详细信息，请查看所选包中的 COPYING 文件。
版权所有 1993-2000 年，
麦吉尔大学麦康奈尔脑成像中心
蒙特利尔神经病学研究所
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