mha 脑肿瘤文件中的图像数据答案

【问题标题】：Image data in mha brain tumor filemha 脑肿瘤文件中的图像数据
【发布时间】：2021-02-15 19:29:55
【问题描述】：

我有一个 MHA 文件，当我写的时候

from medpy.io import load
image_data, image_header = load("HG/0001/VSD.Brain.XX.O.MR_Flair/VSD.Brain.XX.O.MR_Flair.684.mha")
print(image_data.shape)

我得到一个元组 (160, 216, 176)。这些尺寸代表什么（供参考，这些是 BRATS 2013 的脑肿瘤图像）？感谢您的帮助。

编辑：在 Jupyter 上让滑块正常工作

import matplotlib.pyplot as plt
from ipywidgets import interact
import numpy as np
%matplotlib inline

@interact(x=(0, image_data.shape[2]))
def update(x):
    plt.imshow(np.flip(image_data[x].T, 0))

当然，您的代码可能适用于其他编辑器

【问题讨论】：

标签： python image-processing medical medical-imaging

【解决方案1】：

根据documentation，load(image)“加载图像并返回一个ndarray，其中包含图像的像素内容以及标题对象。”

在medpy.io.load 的进一步下方，它说 image_data 是“图像数据为 numpy 数组，顺序为 x,y,z,c。”。

编辑：因为我有点想看看这个文件中的实际内容，所以我编写了一个快速脚本（主要基于slider demo）来查看。我会把它留在这里，以防它对某人有用。（点击“图层”滑块选择要绘制的z坐标。）

from medpy.io import load

image_data, image_header = load("/tmp/VSD.Brain.XX.O.MR_Flair.684.mha")

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import Slider, Button, RadioButtons

fig, ax = plt.subplots()
plt.subplots_adjust(bottom=0.25)

axlayer = plt.axes([0.25, 0.1, 0.65, 0.03])
slider_layer = Slider(axlayer, 'Layer', 1, image_data.shape[2], valinit=1, valstep=1)

def update(val):
  layer = slider_layer.val
  ax.imshow(image_data[:,:,layer])
  fig.canvas.draw_idle()

slider_layer.on_changed(update)

ax.imshow(image_data[:,:,0])

plt.show()

（这间接证实了image_data 拥有一个 3-D 体素图像。）

【讨论】：

我的问题完全是关于 image_data 变量和每个维度的含义
好吧，我的猜测是您的 mha 文件包含 3-D 图像吗？在这种情况下，这 3 个值可能是每个方向上的像素数。（对不起，如果你自己想出了这么多。）

【解决方案2】：

只需在已接受的答案之上添加，我们也可以使用 subplots 和 animation 可视化切片：

from medpy.io import load
image_data, image_header = load("VSD.Brain.XX.O.MR_Flair.684.mha")
image_data = image_data / image_data.max()

plt.figure(figsize=(20,32))
plt.gray()
plt.subplots_adjust(0,0,1,0.95,0.01,0.01)
for i in range(ct.shape[0]):
    plt.subplot(16,10,i+1), plt.imshow(image_data[i]), plt.axis('off')
plt.suptitle('Brain-Tumor CT-scan mha (raw) files', size=15)
plt.show()

【讨论】：