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1.9 KiB
Python
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import SimpleITK as sitk
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import numpy as np
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import matplotlib.pyplot as plt
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img = sitk.ReadImage("Thorax1.0B40f_Downsampled_by_2.nrrd")
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# Abstand zwischen Voxelmittelpunkten
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xSp, ySp, zSp = img.GetSpacing()
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volumePerVoxel = xSp * ySp * zSp
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print(f"1) Die Voxel sind Quader mit den verschiedenen Seitenlängen: X: {xSp}, Y: {ySp}, Z: {zSp} \n")
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# Menge an Voxeln in eine Richtung
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sizeVector = img.GetSize()
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xSi, ySi, zSi = sizeVector
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print(f"2) Das Bild hat in den drei Raumrichtungen {xSi * ySi * zSi} Voxel. \n")
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print(f"3) Die Methode GetSize() gibt den Typ tuple zurück. \n")
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print(f"4) Der Bildausschnitt in die drei Raumrichtungen ist X: {xSp*xSi} mm, Y: {ySp*ySi} mm, Z: {zSp*zSi} mm\n")
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# CT-Bild der Lunge erstellen
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seedList = [(120,140,100)]
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lungs = sitk.ConnectedThreshold(img, seedList , -1100, -200)
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sitk.WriteImage(lungs, "lungs.nrrd")
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# Volumen der Lunge berechnen
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lungsArray = np.array(sitk.GetArrayFromImage(lungs))
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voxelInLungs = lungsArray[lungsArray > 0].size * volumePerVoxel
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lungsInLitre = voxelInLungs / 1000000
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#print(f"{lungsInLitre} L \n")
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# Histogramm des CT-Bilds
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thoraxArray = np.array(sitk.GetArrayFromImage(img))
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thoraxArray1D = thoraxArray.flatten()
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plt.hist(thoraxArray1D, bins=100)
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plt.title("Helligkeitswerte eines Thorax")
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plt.xlabel("Helligkeitswert in Hounsfield-Einheiten (HU)")
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plt.ylabel("Häufigkeit in Millionen (mio)")
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plt.show()
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plt.clf()
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# Alle Helligkeitswerte der Lunge separieren
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lungsArray1D = lungsArray.flatten()
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lungBrightness = thoraxArray1D[lungsArray1D > 0]
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# Histogram aller Helligkeitswerte in der Lunge
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plt.hist(lungBrightness, bins=100)
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plt.title("Helligkeitswerte einer Lunge")
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plt.xlabel("Helligkeitswert in Hounsfield-Einheiten (HU)")
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plt.ylabel("Häufigkeit")
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plt.show()
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plt.clf()
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print("5) In der Lunge treten die Helligkeitswerte ~ -1024 bis -200 auf.")
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print(" Bei ~ -900 ist ein peak an Helligkeit zu sehen. \n")
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