测量强度

Python 中的生物医学图像分析

Stephen Bailey

Instructor

测量强度

对一帧心脏时间序列，我们有以下标签：

左心室
中央部分

带标签的二维心脏图像

函数

`scipy.ndimage.measurements`

ndi.mean()

ndi.median()

ndi.sum()

ndi.maximum()

ndi.standard_deviation()

ndi.variance()

函数可在所有维度上应用，可选按特定标签。

自定义函数：

ndi.labeled_comprehension()

调用测量函数

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

# 所有像素
ndi.mean(vol)

3.7892

# 有标签的像素
ndi.mean(vol, label)

89.2342

# 标签 1
ndi.mean(vol, label, index=1)

163.2930

# 标签 1 和 2
ndi.mean(vol, label, index=[1,2])

[163.2930, 60.2847]

对象直方图

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)

对象直方图

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

histograms-plot

含多种组织的直方图会出现多个峰值
良好分割的组织，其直方图常近似正态分布

Passons à la pratique !

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