Gelişmiş çizim

Python ile Biyomedikal Görüntü Analizi

Stephen Bailey

Instructor

N boyutlu veriyi çizmek için dilimle!

somun ekmek

dilimlenmiş ekmek

Birden fazla görüntüyü aynı anda çizmek

plt.subplots: birden çok AxesSubplots nesnesi olan bir figür tuvali oluşturur.

figür tuvali grafiği

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()

Birden fazla görüntüyü aynı anda çizmek

ardışık göğüs hacmi görüntülerinden subplot seti

Standart dışı görünümler

import imageio.v2 as imageio

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

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

$$Axial$$

görünümler-axial

Standart dışı görünümler

import imageio.v2 as imageio

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

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

view_0v2 = vol[:, row, :]

$$Coronal$$

görünümler-coronal

Standart dışı görünümler

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]

$$Sagittal$$

görünümler-sagittal

En-boy oranını değiştirme

Piksellerin en-boy oranı farklı olabilir:

en-boy oranları

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()

En-boy oranını değiştirme

sagital dilim

Hadi pratik yapalım!

Python ile Biyomedikal Görüntü Analizi