ऑब्जेक्ट्स और लेबल्स

Python में बायोमेडिकल इमेज विश्लेषण

Stephen Bailey

Instructor

सेगमेंटेशन इमेज को भागों में बाँटता है

सेल सेगमेंटेशन

ब्रेन सेगमेंटेशन

Sunnybrook Cardiac Database

Ejection fraction: हृदय के बाएँ वेंट्रिकल (LV) से पंप हुआ रक्त का अनुपात.

इजेक्शन-फ्रैक्शन-आलेख

कार्डियक इमेज

इमेज कम्पोनेंट्स को लेबल करना

कार्डियक 2D मास्क

इमेज कम्पोनेंट्स को लेबल करना

import scipy.ndimage as ndi
im=imageio.imread('SCD4201-2d.dcm')
filt=ndi.gaussian_filter(im, 
                         sigma=2)
mask = filt > 150

labels, nlabels = ndi.label(mask)

nlabels

plt.imshow(labels, cmap='rainbow')
plt.axis('off')
plt.show()

लेबल किए गए सेल्स

लेबल चयन

इमेज में एक लेबल चुनें:

np.where(labels == 1, im, 0)

एक लेबल

इमेज में कई लेबल चुनें:

np.where(labels < 3, im, 0)

दो लेबल

ऑब्जेक्ट एक्सट्रैक्शन

Bounding box: पिक्सेल का वह रेंज जो किसी ऑब्जेक्ट को पूरी तरह घेरता है
ndi.find_objects() बॉन्डिंग बॉक्स कोऑर्डिनेट्स की लिस्ट देता है

बॉन्डिंग बॉक्स वाले लेबल्ड इमेज

ऑब्जेक्ट एक्सट्रैक्शन

labels, nlabels = ndi.label(mask)
boxes = ndi.find_objects(labels)

boxes[0]

(slice(116,139), slice(120, 141))

कई इमेज बॉक्स

अभ्यास करते हैं!

Python में बायोमेडिकल इमेज विश्लेषण