Dati di immagine

Analisi di immagini biomediche in Python

Stephen Bailey

Instructor

Imaging biomedico: oltre un secolo di scoperte

$$1895$$

Di Wilhelm Röntgen. - [1], Pubblico dominio, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=5059748

$$2017$$

Di Mikael Häggström - Lavoro proprio, CC0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=61722886

Analisi di immagini biomediche in Python

Obiettivi del corso

Flusso di lavoro delle immagini

Strumenti

  • ImageIO
  • NumPy
  • SciPy
  • matplotlib
Analisi di immagini biomediche in Python

Caricare immagini

  • imageio: leggere e salvare immagini
  • Gli oggetti Image sono array NumPy.
import imageio.v2 as imageio
im = imageio.imread('body-001.dcm')

type(im)

imageio.core.Image

im

Image([[125, 135, ..., 110],
       [100, 130, ..., 100],
        ...,
       [100, 150, ..., 100]], 
          dtype=uint8)
Analisi di immagini biomediche in Python

Caricare immagini

  • Fai slicing dell'array specificando i valori lungo ogni dimensione disponibile.
im[0, 0]

125

im[0:2, 0:2]

Image([[125, 135],
       [100, 130]], 
       dtype=uint8)
Analisi di immagini biomediche in Python

Metadati

  • Metadati: chi, cosa, quando, dove e come dell'acquisizione dell'immagine

  • Accessibili negli oggetti Image tramite l'attributo dizionario meta

im.meta

im.meta['Modality']

im.meta.keys()

Dict([('StudyDate', '2017-01-01'),
      ('Modality', 'MR'),
      ('PatientSex', F),
      ...
      ('shape', (256, 256)])

'MR'

odict_keys(['StudyDate', 
            'SeriesDate', 
            'PatientSex',
             ...
             'shape'])
Analisi di immagini biomediche in Python

Tracciare immagini

  • La funzione imshow() di Matplotlib visualizza dati immagine 2D

  • Molte colormap disponibili, ma spesso in scala di grigi (cmap='gray')

  • Tacche e etichette degli assi spesso non utili per le immagini

import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(im, cmap='gray')

plt.axis('off')

plt.show()

sezione coronale

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