Misurare l'intensità

Analisi di immagini biomediche in Python

Stephen Bailey

Instructor

Misurare l'intensità

Abbiamo le seguenti etichette per un singolo volume della serie temporale cardiaca:

Ventricolo sinistro
Porzione centrale

immagine cuore 2D con etichette

Funzioni

`scipy.ndimage.measurements`

ndi.mean()

ndi.median()

ndi.sum()

ndi.maximum()

ndi.standard_deviation()

ndi.variance()

Funzioni applicate su tutte le dimensioni, opzionalmente su etichette specifiche.

Funzioni personalizzate:

ndi.labeled_comprehension()

Chiamare funzioni di misura

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

# Tutti i pixel
ndi.mean(vol)

3.7892

# Pixel etichettati
ndi.mean(vol, label)

89.2342

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

163.2930

# Etichette 1 e 2
ndi.mean(vol, label, index=[1,2])

[163.2930, 60.2847]

Istogrammi degli oggetti

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)

Istogrammi degli oggetti

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

grafico degli istogrammi

Istogrammi con più tessuti avranno diversi picchi
Istogrammi per tessuti ben segmentati spesso sembrano una distribuzione normale

Esercitiamoci!

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