Intensität messen

Biomedizinische Bildanalyse mit Python

Stephen Bailey

Instructor

Intensität messen

Wir haben folgende Labels für ein einzelnes Volumen der kardialen Zeitreihe:

Linker Ventrikel
Zentraler Bereich

Herzbild-2D mit Labels

Funktionen

`scipy.ndimage.measurements`

ndi.mean()

ndi.median()

ndi.sum()

ndi.maximum()

ndi.standard_deviation()

ndi.variance()

Funktionen über alle Dimensionen, optional für bestimmte Labels.

Eigene Funktionen:

ndi.labeled_comprehension()

Messfunktionen aufrufen

import imageio.v2 as imageio
import scipy.ndimage as ndi
vol=imageio.volread('SCD-3d.npz')
label=imageio.volread('labels.npz')

# Alle Pixel
ndi.mean(vol)

3.7892

# Gelabelte Pixel
ndi.mean(vol, label)

89.2342

# Label 1
ndi.mean(vol, label, index=1)

163.2930

# Labels 1 und 2
ndi.mean(vol, label, index=[1,2])

[163.2930, 60.2847]

Objekthistogramme

hist=ndi.histogram(vol, min=0, max=255, bins=256)

obj_hists=ndi.histogram(vol, 0, 255, 256, 
                        labels, index=[1, 2])
len(obj_hists)

Objekthistogramme

plt.plot(obj_hists[0], 
   label='Left ventricle')
plt.plot(obj_hists[1], 
   label='Other labelled pixels')
plt.legend()
plt.show()

Histogramm-Plot

Histogramme mit mehreren Gewebetypen haben mehrere Peaks
Histogramme für gut segmentiertes Gewebe ähneln oft einer Normalverteilung

Lass uns üben!

Biomedizinische Bildanalyse mit Python