MINC/工具/emma/emma-demo1
EMMA（可扩展的 MATLAB 医学分析）是一个通用的 MATLAB 函数工具包，旨在帮助研究人员进行 MATLAB 下的图像分析。它提供用于读取 MINC（医学图像 Net CDF）文件、写入 MINC 文件、显示图像以及对图像进行一般操作的函数。
让我们从一个快速演示开始。我们将从存储在 MINC 文件中的动态 PET 中读取 21 帧，并显示该数据集中的一个帧。首先，我们必须打开文件。EMMA 函数openimage打开图像文件以供读取，并返回句柄。因此，我们这样调用它
h=openimage('/local/matlab/toolbox/emma/examples/yates_19445.mnc');
变量h现在是用于处理此图像文件（其实际值对用户不重要）的句柄。现在文件已打开，我们可以使用 EMMAgetimages函数读取它。我们将从研究的第 8 片中读取所有 21 帧
PET=getimages(h,8,1:21);
变量PET现在包含第 8 片的每一帧的图像。我们可以使用 MATLABwhos命令查看我们拥有的变量及其大小
>> whos
Name Size Elements Bytes Density Complex
PET 16384 by 21 344064 2752512 Full No
h 1 by 1 1 8 Full No
Grand total is 344065 elements using 2752520 bytes
图像本身为 128 像素 x 128 像素（16384 个元素），并由 EMMA 以列形式存储。当getimages函数读取图像时，它会将图像的行连接在一起以形成一列。因此，之前读取的PET变量包含 16384 行（128x128=16384）和 21 列（21 个图像）。虽然这乍一看可能有些笨拙，但它允许在 MATLAB 下进行高效的图像操作。
我们可以使用 EMMAviewimage函数从该数据集中查看一个图像。它接受以列格式存储的图像（如刚刚描述的那样），或作为矩阵存储的图像，并在图形窗口中显示它。如果我们想查看变量中的第 17 个图像PET（先前打开的研究的第 8 片中的第 17 帧），我们想查看PET(:,17)，因为这将返回矩阵 PET 的第 17 列的所有元素
viewimage(PET(:,17));
这将产生类似于这样的图像
我们也可以使用 EMMAnewimage函数创建一个新的 MINC 文件并将图像写入其中。如果我们要保存变量PET到名为new.mnc的新的 MINC 文件中，我们首先会使用newimage函数创建 MINC 文件
h2 = newimage('new.mnc', [21 1 128 128]);
与openimage函数类似，newimage也返回一个打开的 MINC 文件的句柄（这次 MINC 文件是打开以供写入）。上面的命令创建一个包含 21 帧、1 片和 128x128 图像的 MINC 文件。当使用newimage创建文件时，它是空的，应该用图像填充。这可以使用 EMMAputimages函数创建 MINC 文件
putimages(h2,PET,1,1:21);
函数完成。这将变量 PET 中的 21 个图像写入 MINC 文件（由h2表示）作为第 1 片，帧 1 到 21。
让我们尝试一些更复杂的东西。我们将使用我们已经从磁盘读取的变量PET，将每个像素在帧（时间）上进行积分，并将生成的图像写出。首先，我们需要加载的 21 帧的中帧时间。我们可以使用 EMMAgetimageinfo函数获取此信息
ftimes = getimageinfo(h,'MidFrameTimes');
这将创建一个名为ftimes的新变量，其中包含每一帧的中帧时间。我们现在可以使用 EMMAntrapz函数（它与 MATLABtrapz函数具有相同的功能，但执行其计算的速度快一个数量级）进行积分
img = ntrapz(ftimes,PET')';
我们必须将PET变量转置后再传递给ntrapz函数，因为ntrapz期望第二个变量的行数与第一个变量的行数相同（PET为 16384x21，因此PET'为 21x16384，而ftimes为 21x1，满足要求）。答案也必须转置，以便img成为图像的列向量（而不是行向量）表示。（注意：此示例不是计算积分图像的最内存高效的方式。有关更多信息，请参阅 [matlab_memory.html 控制 MATLAB 内存使用]。）
人们可能会想象这样一种情况，我们希望计算研究中每一片的积分图像，然后将结果写入新的 MINC 文件。我们希望新的 MINC 文件具有与原始 MINC 文件相同的维信息，只是没有帧。这很容易实现，因为 newimage 允许指定一个“父图像”，从中获取所需的维信息。因此，使用原始 MINC 文件作为父文件，我们可以创建一个新的 MINC 文件
h3 = newimage('new2.mnc', [0 15], ...
'/local/matlab/toolbox/emma/examples/yates_19445.mnc');
这个新文件不包含帧，包含 15 片，并且与父图像具有相同的间距。然后，我们可以使用putimages函数创建 MINC 文件
putimages(h3,img,8);
函数将我们的积分图像写入这个新的 MINC 文件中。img这将变量中的数据写入句柄h3