Vẽ nâng cao

Phân tích ảnh Y sinh học bằng Python

Stephen Bailey

Instructor

Muốn vẽ dữ liệu N chiều? Hãy cắt lát!

ổ bánh mì nguyên ổ

bánh mì đã cắt lát

Vẽ nhiều ảnh cùng lúc

plt.subplots: tạo một figure canvas với nhiều đối tượng AxesSubplots.

Biểu đồ của figure canvas

import imageio.v2 as imageio
vol = imageio.volread('chest-data', format='DICOM')
fig, axes = plt.subplots(nrows=1,
                         ncols=3)

axes[0].imshow(vol[0],cmap='gray')

axes[1].imshow(vol[10],cmap='gray')
axes[2].imshow(vol[20],cmap='gray')

for ax in axes:
    ax.axis('off')

plt.show()

Vẽ nhiều ảnh cùng lúc

bộ subplot của các ảnh thể tích ngực liên tiếp

Các góc nhìn phi tiêu chuẩn

import imageio.v2 as imageio

vol = imageio.volread(
      'chest-data', format='DICOM')

view_1v2 = vol[pln, :, :]
view_1v2 = vol[pln]

$$Axial$$

góc nhìn axial

Các góc nhìn phi tiêu chuẩn

import imageio.v2 as imageio

vol = imageio.volread(
     'chest-data', format='DICOM')

view_1v2 = vol[pln, :, :]
view_1v2 = vol[pln]

view_0v2 = vol[:, row, :]

$$Coronal$$

góc nhìn coronal

Các góc nhìn phi tiêu chuẩn

import imageio.v2 as imageio

vol = imageio.volread(
     'chest-data', format='DICOM')

view_1v2 = vol[pln, :, :]
view_1v2 = vol[pln]

view_0v2 = vol[:, row, :]

view_0v1 = vol[:, :, col]

$$Sagittal$$

góc nhìn sagittal

Điều chỉnh tỷ lệ khung hình

Pixel có thể có bất kỳ tỷ lệ khung nào:

tỷ lệ khung hình

im = vol[:,:,100]
d0, d1, d2 = vol.meta['sampling']
d0, d1, d2

(2, 0.5, 0.5)

asp = d0 / d1
asp

plt.imshow(im, cmap='gray',
           aspect=asp)
plt.show()

Điều chỉnh tỷ lệ khung hình

lát cắt sagittal

Cùng luyện tập nào!

Phân tích ảnh Y sinh học bằng Python