[Medical Image] 医学影像重采样
1. 重采样
在医学图像预处理的过程中,常常需要对数据进行重采样,采样到我们需要的尺度。因为医学图像是和真实空间的物理尺寸相对应的。例如一个体素的大小是0.97mm 0.97mm 2.5mm,我们想将体素块的大小采样到1mm 1mm 1mm,这样可以帮助我们进行下一步处理。利用 sitk
可以完成这一项工作。
2. 代码
import SimpleITK as sitk
"""
resample
"""
def resampleVolume(outspacing,vol):
"""
将体数据重采样的指定的spacing大小\n
paras:
outpacing:指定的spacing,例如[1,1,1]
vol:sitk读取的image信息,这里是体数据\n
return:重采样后的数据
"""
outsize = [0,0,0]
inputspacing = 0
inputsize = 0
inputorigin = [0,0,0]
inputdir = [0,0,0]
#读取文件的size和spacing信息
inputsize = vol.GetSize()
inputspacing = vol.GetSpacing()
transform = sitk.Transform()
transform.SetIdentity()
#计算改变spacing后的size,用物理尺寸/体素的大小
outsize[0] = int(inputsize[0]*inputspacing[0]/outspacing[0] + 0.5)
outsize[1] = int(inputsize[1]*inputspacing[1]/outspacing[1] + 0.5)
outsize[2] = int(inputsize[2]*inputspacing[2]/outspacing[2] + 0.5)
#设定重采样的一些参数
resampler = sitk.ResampleImageFilter()
resampler.SetTransform(transform)
resampler.SetInterpolator(sitk.sitkLinear)
resampler.SetOutputOrigin(vol.GetOrigin())
resampler.SetOutputSpacing(outspacing)
resampler.SetOutputDirection(vol.GetDirection())
resampler.SetSize(outsize)
newvol = resampler.Execute(vol)
return newvol
def main():
#读文件
vol = sitk.Image(sitk.ReadImage("input.mha"))
#重采样
newvol = resampleVolume([1,1,1],vol)
#写文件
wriiter = sitk.ImageFileWriter()
wriiter.SetFileName("output.mha")
wriiter.Execute(newvol)