N-мерные изображения

Анализ биомедицинских изображений на Python

Stephen Bailey

Instructor

Изображения разных форм и размеров

im[row, col]

foot_x-ray

Изображения разных форм и размеров

vol[pln, row, col]

body_gif

Изображения разных форм и размеров

im[row, col, ch]

cell_rgb

Изображения разных форм и размеров

im_ts[time, row, col, ch]

cell_video

N-мерные изображения — это стеки массивов

stack-of-images-shifted-slightly

import imageio.v2 as imageio
import numpy as np

im1=imageio.imread('chest-000.dcm')
im2=imageio.imread('chest-001.dcm')
im3=imageio.imread('chest-002.dcm')

im1.shape

(512, 512)

vol = np.stack([im1, im2, im3])

vol.shape

(3, 512, 512)

Прямая загрузка объёмов

imageio.volread():

чтение многомерных данных напрямую
сборка объёма из нескольких изображений

import os
os.listdir('chest-data')

['chest-000.dcm', 
 'chest-001.dcm', 
 'chest-002.dcm',
 ..., 
 'chest-049.dcm']

import imageio.v2 as imageio
vol = imageio.volread('chest-data', format='DICOM')

vol.shape

(50, 512, 512)

Форма, дискретизация и поле зрения

Форма изображения: количество элементов вдоль каждой оси

import imageio.v2 as imageio
vol = imageio.volread(
            'chest-data', format='DICOM')
# Image shape (in voxels)
n0, n1, n2 = vol.shape
n0, n1, n2

(50, 512, 512)

Поле зрения: физическое пространство вдоль каждой оси

Шаг дискретизации: физическое пространство, покрываемое одним элементом

# Sampling rate (in mm)
d0, d1, d2 = vol.meta['sampling']
d0, d1, d2

(2, 0.5, 0.5)

# Field of view (in mm)
n0 * d0, n1 * d1, n2 * d2

(100, 256, 256)

Давайте потренируемся!

Анализ биомедицинских изображений на Python