Tracés avancés

Analyse d'images biomédicales en Python

Stephen Bailey

Instructor

Pour tracer des données N‑D, utilisez des tranches !

pain entier

pain tranché

Analyse d'images biomédicales en Python

Tracer plusieurs images en une fois

plt.subplots : crée une figure avec plusieurs objets AxesSubplots.

Trame de figure

import imageio.v2 as imageio
vol = imageio.volread('chest-data', format='DICOM')
fig, axes = plt.subplots(nrows=1,
                         ncols=3)

axes[0].imshow(vol[0],cmap='gray')
axes[1].imshow(vol[10],cmap='gray') axes[2].imshow(vol[20],cmap='gray')
for ax in axes: ax.axis('off')
plt.show()
Analyse d'images biomédicales en Python

Tracer plusieurs images en une fois

sous-graphiques : séquence d'images de thorax

Analyse d'images biomédicales en Python

Vues non standard

import imageio.v2 as imageio

vol = imageio.volread(
      'chest-data', format='DICOM')

view_1v2 = vol[pln, :, :] view_1v2 = vol[pln]

$$Axial$$

vues : axial

Analyse d'images biomédicales en Python

Vues non standard

import imageio.v2 as imageio

vol = imageio.volread(
     'chest-data', format='DICOM')

view_1v2 = vol[pln, :, :] view_1v2 = vol[pln]
view_0v2 = vol[:, row, :]

$$Coronal$$

vues : coronal

Analyse d'images biomédicales en Python

Vues non standard

import imageio.v2 as imageio

vol = imageio.volread(
     'chest-data', format='DICOM')

view_1v2 = vol[pln, :, :] view_1v2 = vol[pln]
view_0v2 = vol[:, row, :]
view_0v1 = vol[:, :, col]

$$Sagittal$$

vues : sagittal

Analyse d'images biomédicales en Python

Modifier le rapport d'aspect

Les pixels peuvent avoir tout rapport d'aspect :

rapports d'aspect

im = vol[:,:,100]
d0, d1, d2 = vol.meta['sampling']
d0, d1, d2
(2, 0.5, 0.5)
asp = d0 / d1
asp
3
plt.imshow(im, cmap='gray',
           aspect=asp)
plt.show()
Analyse d'images biomédicales en Python

Modifier le rapport d'aspect

coupe sagittale

Analyse d'images biomédicales en Python

Passons à la pratique !

Analyse d'images biomédicales en Python

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