【发布时间】:2022-06-12 06:40:20
【问题描述】:
我需要预处理一些腹部 CT 扫描以分割脾脏。您通常在腹部 CT 扫描中对软组织使用什么对比功能?我在 Python 中工作,我尝试了直方图均衡、对比度拉伸,但我对结果不满意。 我将不胜感激。
这是我的 CT 外观的示例,尽管有些 CT 看起来有点不同,因为它们的质量低于此示例:
【问题讨论】:
标签: python image-segmentation contrast medical-imaging
我需要预处理一些腹部 CT 扫描以分割脾脏。您通常在腹部 CT 扫描中对软组织使用什么对比功能?我在 Python 中工作,我尝试了直方图均衡、对比度拉伸,但我对结果不满意。 我将不胜感激。
这是我的 CT 外观的示例,尽管有些 CT 看起来有点不同,因为它们的质量低于此示例:
【问题讨论】:
标签: python image-segmentation contrast medical-imaging
您正在寻找腹部软组织窗。可以在here 找到典型值。如果你需要一个函数来显示你的数组数据,试试这个:
import numpy as np
import skimage.exposure
def window(data: np.ndarray, lower: float = -125., upper: float = 225., dtype: str = 'float32') -> np.ndarray:
""" Scales the data between 0..1 based on a window with lower and upper limits as specified. dtype must be a float type.
Default is a soft tissue window ([-125, 225] ≙ W 350, L50).
See https://radiopaedia.org/articles/windowing-ct for common width (WW) and center/level (WL) parameters.
"""
assert 'float' in dtype, 'dtype must be a float type'
clipped = np.clip(data, lower, upper).astype(dtype)
# (do not use in_range='image', since this does not yield the desired result if the min/max values do not reach lower/upper)
return skimage.exposure.rescale_intensity(clipped, in_range=(lower, upper), out_range=(0., 1.))
【讨论】: