Zaawansowane wykresy

Analiza obrazów biomedycznych w Pythonie

Stephen Bailey

Instructor

Aby wykreślić dane N-wymiarowe, wykonaj przekrój!

bochenek chleba

pokrojony chleb

Wykreślanie wielu obrazów jednocześnie

plt.subplots: tworzy obszar wykresu z wieloma obiektami AxesSubplots.

wykres obszaru figury

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()

Wykreślanie wielu obrazów jednocześnie

siatka sekwencyjnych obrazów przekroju klatki piersiowej

Niestandardowe widoki

import imageio.v2 as imageio

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

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

$$Axial$$

widok osiowy

Niestandardowe widoki

import imageio.v2 as imageio

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

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

view_0v2 = vol[:, row, :]

$$Coronal$$

widok koronalny

Niestandardowe widoki

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]

$$Sagittal$$

widok strzałkowy

Modyfikowanie współczynnika kształtu

Piksele mogą mieć dowolny współczynnik kształtu:

współczynniki kształtu

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()

Modyfikowanie współczynnika kształtu

przekrój strzałkowy

Czas na ćwiczenia!

Analiza obrazów biomedycznych w Pythonie