Ruimtelijke transformaties

Biomedische beeldanalyse met Python

Stephen Bailey

Instructor

OASIS-database

OASIS-logo

Grote variabiliteit

meerdere-hersenen-galerij

Registratie

Lijn beelden uit met een sjabloon
Verminder ruimtelijke variatie
Sjablonen:
- kunnen meerdere proefpersonen weergeven
- kunnen een "gemiddeld" beeld zijn
Vereist veel ruimtelijke transformaties

drie-beelden-registratie

Affiene transformaties behouden punten, lijnen en vlakken

voorbeeld-transformatie

Translatie

verschoven-hoofd

import imageio.v2 as imageio
import scipy.ndimage as ndi

im=imageio.imread('OAS1036-2d.dcm')
im.shape

(256, 256)

com = ndi.center_of_mass(im)

d0 = 128 - com[0]
d1 = 128 - com[1]

xfm = ndi.shift(im, 
          shift=[d0, d1])

Rotatie

ndi.rotate(im,
           angle=25,
           axes=(0,1))

gedraaid-hoofd

Beeldrotatie

xfm = ndi.rotate(im, angle=25)

xfm.shape

(297, 297)

gedraaid-herbepaald-formaat

xfm = ndi.rotate(im, angle=25, 
              reshape=False)
xfm.shape

(256, 256)

normale-rotatie

Transformatiematrix

Transformatiematrix: toegepast op één beeld voor registratie.

Elementen van de matrix coderen "instructies" voor verschillende affiene transformaties.

beeld-met-vier-transformaties

Een transformatiematrix toepassen

# Identiteitsmatrix
mat = [[1, 0, 0],
       [0, 1, 0],
       [0, 0, 1]]

xfm = ndi.affine_transform(im, 
                           mat)

originele-afbeelding

# Translatie en herschalen
mat = [[0.8, 0,   -20],
       [0,   0.8, -10],
       [0,   0,   1]]
xfm = ndi.affine_transform(im,
                           mat)

getransformeerde-afbeelding

Laten we oefenen!