КТ-интерполяция изображений с использованием vtk python - PullRequest
Новая
       64

КТ-интерполяция изображений с использованием vtk python

0 голосов
/ 26 апреля 2020

У меня есть более 300 КТ изображений бедра из трех видов (корональный, сагиттальный и поперечный) в папке.

Я нашел этот код для интерполяции между этими изображениями и дал мне 3 изображения из трех видов: 

import vtk


folder = "C:\Python\Scripts\group1"

# Start by loading some data.
reader = vtk.vtkDICOMImageReader()
reader.SetDirectoryName(folder)
reader.Update()

# Calculate the center of the volume
reader.Update()
(xMin, xMax, yMin, yMax, zMin, zMax) = reader.GetExecutive().GetWholeExtent(reader.GetOutputInformation(0))
(xSpacing, ySpacing, zSpacing) = reader.GetOutput().GetSpacing()
(x0, y0, z0) = reader.GetOutput().GetOrigin()

center = [x0 + xSpacing * 0.5 * (xMin + xMax),
          y0 + ySpacing * 0.5 * (yMin + yMax),
          z0 + zSpacing * 0.5 * (zMin + zMax)]

# Matrices for axial, coronal, sagittal, oblique view orientations
axial = vtk.vtkMatrix4x4()
axial.DeepCopy((1, 0, 0, center[0],
                0, 1, 0, center[1],
                0, 0, 1, center[2],
                0, 0, 0, 1))

coronal = vtk.vtkMatrix4x4()
coronal.DeepCopy((1, 0, 0, center[0],
                  0, 0, 1, center[1],
                  0,-1, 0, center[2],
                  0, 0, 0, 1))

sagittal = vtk.vtkMatrix4x4()
sagittal.DeepCopy((0, 0,-1, center[0],
                   1, 0, 0, center[1],
                   0,-1, 0, center[2],
                   0, 0, 0, 1))


# Extract a slice in the desired orientation
reslice = vtk.vtkImageReslice()
reslice.SetInputConnection(reader.GetOutputPort())
reslice.SetOutputDimensionality(2)
reslice.SetResliceAxes(axial)
reslice.SetInterpolationModeToLinear()

# Create a greyscale lookup table
table = vtk.vtkLookupTable()
table.SetRange(0, 1000) # image intensity range
table.SetValueRange(0, 1) # from black to white
table.SetSaturationRange(0.0, 0.0) # no color saturation
table.SetRampToLinear()
table.Build()

# Map the image through the lookup table
color = vtk.vtkImageMapToColors()
color.SetLookupTable(table)
color.SetInputConnection(reslice.GetOutputPort())

# Display the image
actor = vtk.vtkImageActor()
actor.GetMapper().SetInputConnection(color.GetOutputPort())

renderer = vtk.vtkRenderer()
renderer.AddActor(actor)

window = vtk.vtkRenderWindow()
window.AddRenderer(renderer)

# Set up the interaction
interactorStyle = vtk.vtkInteractorStyleImage()
interactor = vtk.vtkRenderWindowInteractor()
interactor.SetInteractorStyle(interactorStyle)
window.SetInteractor(interactor)
window.Render()

# Create callbacks for slicing the image
actions = {}
actions["Slicing"] = 0

def ButtonCallback(obj, event):
    if event == "LeftButtonPressEvent":
        actions["Slicing"] = 1
    else:
        actions["Slicing"] = 0

def MouseMoveCallback(obj, event):
    (lastX, lastY) = interactor.GetLastEventPosition()
    (mouseX, mouseY) = interactor.GetEventPosition()
    if actions["Slicing"] == 1:
        deltaY = mouseY - lastY
        reslice.Update()
        sliceSpacing = reslice.GetOutput().GetSpacing()[2]
        matrix = reslice.GetResliceAxes()
        # move the center point that we are slicing through
        center = matrix.MultiplyPoint((0, 0, sliceSpacing*deltaY, 1))
        matrix.SetElement(0, 3, center[0])
        matrix.SetElement(1, 3, center[1])
        matrix.SetElement(2, 3, center[2])
        window.Render()
    else:
        interactorStyle.OnMouseMove()


interactorStyle.AddObserver("MouseMoveEvent", MouseMoveCallback)
interactorStyle.AddObserver("LeftButtonPressEvent", ButtonCallback)
interactorStyle.AddObserver("LeftButtonReleaseEvent", ButtonCallback)

# Start interaction
interactor.Start()

но я вижу, что два вида имеют низкое разрешение, как вы видите на картинках. Разрешение, которое я получаю Разрешение, которое я хочу получить от коронального обзора

Я отделил один вид КТ-изображений и обнаружил, что каждый вид дает мне хорошее разрешение изображения с другой вид. Например, изображения поперечного обзора дали мне изображение №2, которое является корональным.

больше фотографий

...