メディカルイメージングリサンプリング

1.リサンプリング

医療画像前処理時には、多くの場合、データをリサンプリングする必要があり、我々は、サンプルを拡張する必要があります。医用画像および物理的寸法は、対応する実空間であるため。例えば、ボクセルサイズは0.97ミリメートル0.97ミリメートル2.5ミリメートル、我々はボクセルサイズ1ミリメートル1ミリメートル1ミリメートルにサンプルブロックしたいされ、これは、さらなる処理をすることができます。使用sitkこの作業を完了するために。

2.コード

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)