一个粗糙的医学图像预处理与3D或2D可视化的库
（🐢building...）
环境准备： 安装的包有
simpleITKbatchgeneratormayavi（optional，Windows不可直接安装，请自行搜索安装方法）
- 加载nii或nii.gz格式医学图像（一个患者可加载多个模态）
- 体素重采样
- 窗宽窗位调整
- 任意维度分割或重组patch
- 3D体可视化原图、mask、bbox（可交互）
- 3D层可视化原图、mask、bbox（可交互）
- 按照mask生成bbox（即ROI），并将ROI内图像crop
可以用来
- 数据预处理，如重采样，或PET到SPECT对齐
- 分patch
- 观察3D扩增后的整体效果（如3D扭曲和patch重组）
文件夹中其他一些诡异的代码
- 实验性质的比较多，如data_loader_beta.py，完成度较低，可按需自取
todo
- 可视化透明度控制
- 多类分割标签可视化
- case间与模态间的配准算法
- 优化处理速度
- 衍生图像，如边缘强化、小波分解
from wama.utils import *
img_path = r"D:\git\testnini\s1_v1.nii"
mask_path = r"D:\git\testnini\s1_v1_m1_w.nii"
subject1 = wama() # 构建实例
subject1.appendImageFromNifti('CT', img_path) # 加载图像，自定义模态名，如‘CT’
subject1.appendSementicMaskFromNifti('CT', mask_path) # 加载mask，注意模态名要对应
# 也可以使用appendImageAndSementicMaskFromNifti同时加载图像和mask
subject1.resample('CT', aim_spacing=[1, 1, 1]) # 重采样到1x1x1 mm， 注意单位是mm
subject1.adjst_Window('CT', WW = 321, WL = 123) # 调整窗宽窗位
# 可视化
subject1.show_scan('CT', show_type='slice') # 显示原图，slice模式
subject1.show_scan('CT', show_type='volume') # 显示原图，volume模式
subject1.show_MaskAndScan('CT', show_type='volume') # 同时显示原图和mask
subject1.show_bbox('CT', 2) # 显示bbox形状，注意，不存在bbox时，自动从mask生成最小外接矩阵为bbox |
 |
| 显示原图，slice模式 | 显示原图，volume模式 |
|---|---|
 |
 |
| 同时显示原图和mask | 显示bbox形状 |
准确的说，是将patch还原到原始空间对应的位置 如一个patch经过分割网络，输出该patch的分割结果，一个即可还原到原始位置可视化。
from wama.utils import *
img_path = r"D:\git\testnini\s1_v1.nii"
mask_path = r"D:\git\testnini\s1_v1_m1_w.nii"
subject1 = wama() # 构建实例
subject1.appendImageFromNifti('CT', img_path) # 加载图像，自定义模态名，如‘CT’
subject1.appendSementicMaskFromNifti('CT', mask_path) # 加载mask，注意模态名要对应
# 也可以使用appendImageAndSementicMaskFromNifti同时加载图像和mask
subject1.resample('CT', aim_spacing=[1, 1, 1]) # 重采样到1x1x1 mm， 注意单位是mm
subject1.adjst_Window('CT', WW=321, WL=123) # 调整窗宽窗位
# 平滑去噪
qwe = subject1.slice_neibor_add('CT', axis=['z'], add_num=[7], add_weights='Gaussian') # 使用高斯核，在z轴平滑
# 提取bbox内图像（bbox即分割mask的最小外接矩阵）
bbox_image = subject1.getImagefromBbox('CT', ex_mode='square', ex_mms=24, aim_shape=[256, 256, 256])
"""
分patch的逻辑：
1）先框取ROI获得bbox，之后在ROI内进行操作
2）外扩roi
3）将roi内图像拿出，缩放到aim_shape
4）分patch
"""
# 分patch，设置一：沿着Z轴分patch，patch为2D，且每隔10层取一层
subject1.makePatch(mode='slideWinND', # 默认的即可
img_type='CT', # 关键字
aim_shape=[256, 256, 256], # 缩放到这个尺寸
slices=[256 // 2, 256 // 2, 1], # 每个patch在各个维度的长度（注意，Z轴为1，即沿着Z轴分2D patch）
stride=[256 // 2, 256 // 2, 10], # patch在各个轴的滑动步长（注意这里z轴是10）
expand_r=[1, 1, 1], # 类似膨胀卷积（空洞卷积）的膨胀系数，1即不膨胀
ex_mode='square', # 取bbox后，将bbox变为正方体
ex_mms=24, # bbox外扩（或变为正方体后）多少毫米
)
reconstuct_img = slide_window_n_axis_reconstruct(subject1.patches['CT']) # 将patch放回原空间
reconstuct_img_half = slide_window_n_axis_reconstruct(
subject1.patches['CT'][:len(subject1.patches['CT']) // 2]) # 将一半的patch放回原空间
patch = subject1.patches['CT'] # 获取patch
show3D(np.concatenate([bbox_image, reconstuct_img], axis=1))
show3D(np.concatenate([bbox_image, reconstuct_img_half], axis=1))
# 分patch，设置二：分块（类似魔方）
subject1.makePatch(mode='slideWinND', # 默认的即可
img_type='CT', # 关键字
aim_shape=[256, 256, 256], # 缩放到这个尺寸
slices=[256 // 8, 256 // 8, 256 // 8], # 每个patch在各个维度的长度（注意，Z轴为1，即沿着Z轴分2D patch）
stride=[( 256 // 8)+3, ( 256 // 8)+3, ( 256 // 8)+3], # patch在各个轴的滑动步长（注意这里z轴是10）
expand_r=[1, 1, 1], # 类似膨胀卷积（空洞卷积）的膨胀系数，1即不膨胀
ex_mode='square', # 取bbox后，将bbox变为正方体
ex_mms=24, # bbox外扩（或变为正方体后）多少毫米
)
reconstuct_img = slide_window_n_axis_reconstruct(subject1.patches['CT']) # 将patch放回原空间
reconstuct_img_half = slide_window_n_axis_reconstruct(
subject1.patches['CT'][:len(subject1.patches['CT']) // 2]) # 将一半的patch放回原空间
patch = subject1.patches['CT'] # 获取patch
show3D(np.concatenate([bbox_image, reconstuct_img], axis=1))
show3D(np.concatenate([bbox_image, reconstuct_img_half], axis=1))
# 分patch，设置三：观察膨胀系数的影响（其实基本用不到）
subject1.makePatch(mode='slideWinND', # 默认的即可
img_type='CT', # 关键字
aim_shape=[256, 256, 256], # 缩放到这个尺寸
slices=[30, 30, 30], # 每个patch在各个维度的长度（注意，Z轴为1，即沿着Z轴分2D patch）
stride=[1, 1, 1], # patch在各个轴的滑动步长（注意这里z轴是10）
expand_r=[5, 5, 5], # 类似膨胀卷积（空洞卷积）的膨胀系数，1即不膨胀
ex_mode='square', # 取bbox后，将bbox变为正方体
ex_mms=24, # bbox外扩（或变为正方体后）多少毫米
)
reconstuct_img_onlyone = slide_window_n_axis_reconstruct([subject1.patches['CT'][0]]) # 将一个patch放回原空间（观察膨胀系数的影响）
patch = subject1.patches['CT'] # 获取patch
show3D(np.concatenate([bbox_image, reconstuct_img_onlyone], axis=1))
 |
 |
| 设置一：沿着Z轴分patch，并放回所有patch | 设置一：沿着Z轴分patch，并放回一半patch |
|---|---|
 |
 |
| 设置二：分块（类似魔方） | 设置三：观察膨胀系数的影响 |
from wama.utils import *
from wama.data_augmentation import aug3D
img_path = r'D:\git\testnini\s22_v1.nii.gz'
mask_path = r'D:\git\testnini\s22_v1_m1.nii.gz'
subject1 = wama()
subject1.appendImageAndSementicMaskFromNifti('CT', img_path, mask_path)
subject1.adjst_Window('CT', 321, 123)
bbox_image = subject1.getImagefromBbox('CT',ex_mode='square', aim_shape=[128,128,128])
bbox_image_batch = np.expand_dims(np.stack([bbox_image,bbox_image,bbox_image,bbox_image,bbox_image]),axis=1)# 构建batch
bbox_mask_batch = np.zeros(bbox_image_batch.shape)
bbox_mask_batch[:,:,20:100,20:100,20:100] = 1
auger = aug3D(size=[128,128,128], deformation_scale = 0.25) # size为原图大小即可（或batch大小）
aug_result = auger.aug(dict(data=bbox_image_batch, seg = bbox_mask_batch)) # 注意要以字典形式传入
# 可视化
index = 1
show3D(np.concatenate([np.squeeze(aug_result['seg'][index],axis=0),np.squeeze(bbox_mask_batch[index],axis=0)],axis=1))
aug_img = np.squeeze(aug_result['data'][index],axis=0)
show3D(np.concatenate([aug_img,bbox_image],axis=1)*100) |
 |
| 原图，扩增前后 | mask，扩增前后 |
|---|
from wama.utils import *
img_path = r"D:\git\testnini\s1_v1.nii"
mask_path = r"D:\git\testnini\s1_v1_m1_w.nii"
subject1 = wama() # 构建实例
subject1.appendImageFromNifti('CT', img_path) # 加载图像，自定义模态名，如‘CT’
subject1.appendSementicMaskFromNifti('CT', mask_path) # 加载mask，注意模态名要对应
# 也可以使用appendImageAndSementicMaskFromNifti同时加载图像和mask
print(subject1.scan['CT'].shape)
# 截取
subject1.scan['CT'] = subject1.scan['CT'][:,:,:100]
subject1.sementic_mask['CT'] = subject1.sementic_mask['CT'][:,:,:100]
print(subject1.scan['CT'].shape)
writeIMG(r"D:\git\testnini\s1_v1_cut.nii",
subject1.scan['CT'],
subject1.spacing['CT'],
subject1.origin['CT'],
subject1.transfmat['CT'])
writeIMG(r"D:\git\testnini\s1_v1_m1_w_cut.nii",
subject1.sementic_mask['CT'],
subject1.spacing['CT'],
subject1.origin['CT'],
subject1.transfmat['CT'])