Intensiteit meten

Biomedische beeldanalyse met Python

Stephen Bailey

Instructor

Intensiteit meten

We hebben de volgende labels voor één volume van de cardiale tijdreeks:

Linkerhartkamer
Centraal deel

hart-afbeelding-2d met labels

Functies

`scipy.ndimage.measurements`

ndi.mean()

ndi.median()

ndi.sum()

ndi.maximum()

ndi.standard_deviation()

ndi.variance()

Functies over alle dimensies, optioneel voor specifieke labels.

Aangepaste functies:

ndi.labeled_comprehension()

Meetfuncties aanroepen

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

# Alle pixels
ndi.mean(vol)

3.7892

# Gelabelde pixels
ndi.mean(vol, label)

89.2342

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

163.2930

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

[163.2930, 60.2847]

Object-histogrammen

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)

Object-histogrammen

plt.plot(obj_hists[0], 
   label='Linkerhartkamer')
plt.plot(obj_hists[1], 
   label='Andere gelabelde pixels')
plt.legend()
plt.show()

histogram-plot

Histogrammen met meerdere weefseltypen hebben vaak meerdere pieken
Histogrammen van goed gesegmenteerd weefsel lijken vaak op een normale verdeling

Laten we oefenen!

Biomedische beeldanalyse met Python