Erweitertes Plotten

Biomedizinische Bildanalyse mit Python

Stephen Bailey

Instructor

N-dimensionale Daten: einfach slicen!

Laib Brot

geschnittenes Brot

Mehrere Bilder auf einmal plotten

plt.subplots: erzeugt eine Figure-Fläche mit mehreren AxesSubplots-Objekten.

Plot der Figure-Fläche

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()

Mehrere Bilder auf einmal plotten

Subplots einer Sequenz von Thorax-Volumenbildern

Nichtstandard-Ansichten

import imageio.v2 as imageio

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

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

$$Axial$$

Ansichten axial

Nichtstandard-Ansichten

import imageio.v2 as imageio

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

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

view_0v2 = vol[:, row, :]

$$Coronal$$

Ansichten koronal

Nichtstandard-Ansichten

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]

$$Sagittal$$

Ansichten sagittal

Seitenverhältnis anpassen

Pixel können beliebige Seitenverhältnisse haben:

Seitenverhältnisse

im = vol[:,:,100]
d0, d1, d2 = vol.meta['sampling']
d0, d1, d2

(2, 0.5, 0.5)

asp = d0 / d1
asp

plt.imshow(im, cmap='gray',
           aspect=asp)
plt.show()

Seitenverhältnis anpassen

sagittaler Schnitt

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