ITK - Расчет текстурных особенностей для сегментированной 3D МРТ головного мозга

Я пытаюсь рассчитать texture features для сегментированной трехмерной МРТ головного мозга, используя библиотеку ITK с C++. Поэтому я следовал этому примеру. В примере используется 3D image и извлекается 3 различных объекта для всех 13 возможных пространственных направлений. В моей программе я просто хочу получить данное 3D-изображение:

• Энергия
• Корреляция
• Инерция
• Корреляция Харалика
• Обратный разностный момент
• Кластер известность
• Кластерный оттенок

Вот что у меня есть до сих пор:

//definitions of used types
typedef itk::Image<float, 3> InternalImageType;
typedef itk::Image<unsigned char, 3> VisualizingImageType;
typedef itk::Neighborhood<float, 3> NeighborhoodType;
typedef itk::Statistics::ScalarImageToCooccurrenceMatrixFilter<InternalImageType>
Image2CoOccuranceType;
typedef Image2CoOccuranceType::HistogramType HistogramType;
typedef itk::Statistics::HistogramToTextureFeaturesFilter<HistogramType> Hist2FeaturesType;
typedef InternalImageType::OffsetType OffsetType;
typedef itk::AddImageFilter <InternalImageType> AddImageFilterType;
typedef itk::MultiplyImageFilter<InternalImageType> MultiplyImageFilterType;

void calcTextureFeatureImage (OffsetType offset, InternalImageType::Pointer inputImage)
{
// principal variables
//Gray Level Co-occurance Matrix Generator
Image2CoOccuranceType::Pointer glcmGenerator=Image2CoOccuranceType::New();
glcmGenerator->SetOffset(offset);
glcmGenerator->SetNumberOfBinsPerAxis(16); //reasonable number of bins
glcmGenerator->SetPixelValueMinMax(0, 255); //for input UCHAR pixel type
Hist2FeaturesType::Pointer featureCalc=Hist2FeaturesType::New();
//Region Of Interest
typedef itk::RegionOfInterestImageFilter<InternalImageType,InternalImageType> roiType;
roiType::Pointer roi=roiType::New();
roi->SetInput(inputImage);



InternalImageType::RegionType window;
InternalImageType::RegionType::SizeType size;
size.Fill(50);
window.SetSize(size);

window.SetIndex(0,0);
window.SetIndex(1,0);
window.SetIndex(2,0);

roi->SetRegionOfInterest(window);
roi->Update();

glcmGenerator->SetInput(roi->GetOutput());
glcmGenerator->Update();

featureCalc->SetInput(glcmGenerator->GetOutput());
featureCalc->Update();

std::cout<<"\n Entropy : ";
std::cout<<featureCalc->GetEntropy()<<"\n Energy";
std::cout<<featureCalc->GetEnergy()<<"\n Correlation";
std::cout<<featureCalc->GetCorrelation()<<"\n Inertia";             
std::cout<<featureCalc->GetInertia()<<"\n HaralickCorrelation";
std::cout<<featureCalc->GetHaralickCorrelation()<<"\n InverseDifferenceMoment";
std::cout<<featureCalc->GetInverseDifferenceMoment()<<"\nClusterProminence";
std::cout<<featureCalc->GetClusterProminence()<<"\nClusterShade";
std::cout<<featureCalc->GetClusterShade();
}

Программа работает. Однако у меня есть проблема: он дает одинаковые результаты для разных 3D-изображений, даже когда я меняю window size.

Кто-нибудь использовал ITK для этого? Если есть какой-либо другой способ добиться этого, может ли кто-нибудь указать мне решение, пожалуйста?

Любая помощь будет высоко оценена.