Об'єкти та мітки

Біомедична обробка зображень у Python

Stephen Bailey

Instructor

Сегментація ділить зображення на частини

сегментація клітин

сегментація мозку

Sunnybrook Cardiac Database

Фракція викиду: частка крові, яку лівий шлуночок (LV) викидає з серця.

ілюстрація фракції викиду

Кадри серця

Маркування компонентів зображення

2D-маска серця

Маркування компонентів зображення

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()

позначені клітини

Вибір міток

Вибір одного ярлика на зображенні:

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

Один ярлик

Вибір кількох ярликів на зображенні:

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

Два ярлики

Виділення об'єктів

Границевий прямокутник (bounding box): діапазон пікселів, що повністю охоплює об'єкт
ndi.find_objects() повертає список координат таких прямокутників

зображення з підписами і прямокутниками

Виділення об'єктів

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

boxes[0]

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

кілька областей з прямокутниками

Давайте потренуємось!

Біомедична обробка зображень у Python