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@ -4,22 +4,19 @@ import matplotlib.pyplot as plt
img = sitk.ReadImage("Thorax1.0B40f_Downsampled_by_2.nrrd") img = sitk.ReadImage("Thorax1.0B40f_Downsampled_by_2.nrrd")
# Abstand zwischen Voxelmittelpunkten
xSp, ySp, zSp = img.GetSpacing() xSp, ySp, zSp = img.GetSpacing()
volumePerVoxel = xSp * ySp * zSp volumePerVoxel = xSp * ySp * zSp
#print(f"Spacing: \n{xSp = }\n{ySp = }\n{zSp = }\n")
print(f"1) Die Voxel sind Quader mit den verschiedenen Seitenlängen: X: {xSp}, Y: {ySp}, Z: {zSp} \n") print(f"1) Die Voxel sind Quader mit den verschiedenen Seitenlängen: X: {xSp}, Y: {ySp}, Z: {zSp} \n")
# Menge an Voxeln in eine Richtung
sizeVector = img.GetSize() sizeVector = img.GetSize()
xSi, ySi, zSi = sizeVector xSi, ySi, zSi = sizeVector
print(f"Size: \n{xSi = }\n{ySi = }\n{zSi = }\n")
print(f"2) Das Bild hat in den drei Raumrichtungen {xSi * ySi * zSi} Voxel. \n") print(f"2) Das Bild hat in den drei Raumrichtungen {xSi * ySi * zSi} Voxel. \n")
print(f"3) Die Methode GetSize() gibt den Typ tuple zurück. \n") print(f"3) Die Methode GetSize() gibt den Typ tuple zurück. \n")
print(f"4) Der Bildausschnitt in die drei Raumrichtungen ist X: {xSp*xSi} mm, Y: {ySp*ySi} mm, Z: {zSp*zSi} mm\n")
#Sollte man kontrollieren
print(f"4) Der Bildausschnitt in die drei Raumrichtungen ist X: {xSp*xSi} mm, Y: {ySp*xSi} mm, Z: {zSp*xSi} mm\n")
# CT-Bild der Lunge erstellen # CT-Bild der Lunge erstellen
seedList = [(120,140,100)] seedList = [(120,140,100)]
@ -30,7 +27,7 @@ sitk.WriteImage(lungs, "lungs.nrrd")
lungsArray = np.array(sitk.GetArrayFromImage(lungs)) lungsArray = np.array(sitk.GetArrayFromImage(lungs))
voxelInLungs = lungsArray[lungsArray > 0].size * volumePerVoxel voxelInLungs = lungsArray[lungsArray > 0].size * volumePerVoxel
lungsInLitre = voxelInLungs / 1000000 lungsInLitre = voxelInLungs / 1000000
#print(lungsInLitre) #print(f"{lungsInLitre} L \n")
# Histogramm des CT-Bilds # Histogramm des CT-Bilds
thoraxArray = np.array(sitk.GetArrayFromImage(img)) thoraxArray = np.array(sitk.GetArrayFromImage(img))
@ -42,7 +39,7 @@ plt.ylabel("Häufigkeit in Millionen (mio)")
plt.show() plt.show()
plt.clf() plt.clf()
# Alle Helligkeitswerte der Lunge seperieren # Alle Helligkeitswerte der Lunge separieren
lungsArray1D = lungsArray.flatten() lungsArray1D = lungsArray.flatten()
lungBrightness = thoraxArray1D[lungsArray1D > 0] lungBrightness = thoraxArray1D[lungsArray1D > 0]
@ -53,3 +50,6 @@ plt.xlabel("Helligkeitswert in Hounsfield-Einheiten (HU)")
plt.ylabel("Häufigkeit") plt.ylabel("Häufigkeit")
plt.show() plt.show()
plt.clf() plt.clf()
print("5) In der Lunge treten die Helligkeitswerte ~ -1024 bis -200 auf.")
print(" Bei ~ -900 ist ein peak an Helligkeit zu sehen. \n")