強度の測定

Python による生体医療画像解析

Stephen Bailey

Instructor

強度の測定

心臓時系列の1ボリュームに対して、以下のラベルがあります：

  1. 左心室
  2. 中央部

ラベル付き心臓の2D画像

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関数

scipy.ndimage.measurements

 

ndi.mean()

ndi.median()

ndi.sum()

ndi.maximum()

ndi.standard_deviation()

ndi.variance()

すべての次元に適用される関数。特定のラベルに限定することも可能です。

カスタム関数：

ndi.labeled_comprehension()

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計測関数の呼び出し

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

# All pixels
ndi.mean(vol)

3.7892

# Labeled pixels
ndi.mean(vol, label)

89.2342

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

163.2930

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

[163.2930, 60.2847]
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オブジェクトのヒストグラム

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)

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オブジェクトのヒストグラム

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

ヒストグラムのプロット

  • 複数の組織タイプを含むヒストグラムには複数のピークが現れる

  • 適切にセグメント化された組織のヒストグラムは正規分布に近い形状になることが多い

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練習しましょう！

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