CT-CTA不理解的点

本文主要是介绍CT-CTA不理解的点，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

由于是将训练CT数据的模型用来跑MRI，因此有些操作不是很理解，并且也不会，请教哈各位大佬

Question1

首先使用一个生成模型 netG_A2B 将输入 real_A2 转换成输出 fake_B，这通常是在如图像到图像的转换任务中常见的做法，例如在使用对抗生成网络（GANs）来增强医学图像或改变图像风格的应用中。然后利用函数 to_windowdata 将 real_B 和生成的 fake_B 通过窗宽（WW）和窗位（WC）调整进行处理，以达到一定的视觉效果或分析目的。之后，代码继续对处理后的图像进行二值化（bb 和 cc），最后再次调整像素值。

每一步都有其特定目的，旨在改善图像的质量或突出某些特征，以便更好地分析或理解图像内容。

     # 生成模型的应用（`self.netG_A2B(real_A2)`）将输入图像 `real_A2` 转换成生成图像 `fake_B`，# 这可能是为了增强图像细节，去噪声，或将图像从一种风格转换到另一种风格等。fake_B = self.netG_A2B(real_A2)#real_A2fake_B = fake_B.detach().cpu().numpy().squeeze()WC=ds.WindowCenterWW=ds.WindowWidthprint("test: WC=", WC, " WW=", WW)# test: WC= 230  WW= 565# 窗宽和窗位调整（`to_windowdata`）调整图像的灰度范围，使得感兴趣的细节更加突出。# 这在处理医学影像，如CT或MR图像时非常重要，因为不同组织和结构可能只在特定的灰度范围内清晰可见。**b=to_windowdata(real_B,WC,WW)bb=copy.deepcopy(b)# 二值化（`bb[bb<0.3]=0` 和 `bb[bb>=0.3]=1`）有助于突出重要的特征或边缘，并简化后续处理步骤。# 通过设置阈值（例如`0.3`），将图像中的像素分为两类，旨在区分感兴趣的目标和背景或噪声。  bb[bb<0.3]=0bb[bb>=0.3]=1# 图像掩膜和过滤（`b=b*bb` 和 `c=c*cc`）使用了二值化图像作为掩膜，只保留原图像中特定的区域或像素值。# 这是一种常见的做法，用于去除不关心的部分或降低噪声的影响。b=b*bb# 重新调整像素值（`b[b==0]=-1` 和 `c[c==0]=-1`）将特定像素值设置为 `-1`（或其他特定值）可能是为了在后续的处理或分析中标记这些像素，# 例如，可能希望在进行统计分析或进一步处理时忽略这些值。b[b==0]=-1c=to_windowdata(fake_B,WC,WW)*bb#to_windowdata(fake_B,WC,WW)cc=copy.deepcopy(c)cc[cc<0.3]=0cc[cc>=0.3]=1c=c*ccc[c==0]=-1

Question2

   newimg = (fake_BB + 1) * 0.5 * 4095ds.SeriesInstanceUID = dsa# newimg[newimg == 0] = -2000if ds[0x0028, 0x0100].value == 16:  # 如果dicom文件矩阵是16位格式newimg = newimg.astype(np.int16)  # newimg 是图像矩阵 ds是dcm uint16elif ds[0x0028, 0x0100].value == 8:newimg = newimg.astype(np.int8)else:raise Exception("unknow Bits Allocated value in dicom header")# ds.dtype=int16ds.PixelData = newimg.tobytes()  # 替换矩阵shutil.copy(file_path, file_path0)shutil.copy(file_path.replace('SE0','SE1'), file_path1)"""然后再将其pred保存下来"""pydicom.dcmwrite(out_path2+name,ds)

Question3：

b=to_windowdata(real_B,WC,WW)

to_windowdata 用于将图像数据进行窗口调整，使医学图像（如CT图像）的特定区域更清晰可见。此调整是通过设定窗宽(Window Width, WW)和窗位(Window Center, WC)实现的，以突出在此范围内的细节，同时抑制范围外的信息。

初始化: 函数接收3个参数：image（原始图像数据，是一个NumPy数组），WC（窗位），以及WW（窗宽）。

这个函数尤其在医学图像处理中非常有用，用于增强图像的特定区域（结构），便于医生或诊断系统分析图像。

整个流程是图像处理中常用的窗口调整技术的典型实现，能有效地改善图像的可视化效果，突出感兴趣的细节。

def to_windowdata(image,WC,WW):print("to_windowdata1: image=",type(image), image.shape) # to_windowdata1: image= <class 'numpy.ndarray'> ( 512, 512)# 对图像进行预处理image = (image + 1) * 0.5 * 4095# 将图像的像素值进行缩放，此举使像素值分布在0和4095之间image[image == 0] = -2000# 并对0像素值进行特殊处理（置为-2000）以代表背景，image=image-1024# 然后从所有像素值中减去1024以调整范围。print("to_windowdata2: image=",type(image), image.shape) # to_windowdata2: image= <class 'numpy.ndarray'> ( 512, 512)# 窗口调整:center = WC #40 400//60 300width = WW# 200"""计算窗口的最小值(win_min)和最大值(win_max)，基于提供的窗宽和窗位。
若WC或WW输入为不符预期（如列表或元组等），则在except块中处理，通过取索引0的值来适配。"""try:win_min = (2 * center - width) / 2.0 + 0.5win_max = (2 * center + width) / 2.0 + 0.5# print("to_windowdata 正常情况： win_min=", win_min, " win_max=",win_max)# to_windowdata 正常情况： win_min= -52.0  win_max= 513.0except:# print(WC[0])# print(WW[0])center = WC[0]  # 40 400//60 300width = WW[0]  # 200win_min = (2 * center - width) / 2.0 + 0.5win_max = (2 * center + width) / 2.0 + 0.5# print("to_windowdata 异常情况： win_min=", win_min, " win_max=", win_max)# 像素值重映射:# 计算映射因子(dFactor)，这个因子用来将图像像素值映射到0-255范围内，以适合8位灰度图像表示。基于计算得到的win_min和映射因子，调整图像像素值，超出0-255范围的值会被截断到边界值。dFactor = 255.0 / (win_max - win_min)image = image - win_minimage = np.trunc(image * dFactor)image[image > 255] = 255image[image < 0] = 0image=image/255#np.uint8(image)# 后处理:图像像素值被标准化到-1到1的范围内，为了后续处理或显示做准备。image = (image - 0.5)/0.5# print("to_windowdata6: image=", type(image), image.shape) # to_windowdata6: image= <class 'numpy.ndarray'> ( 512, 512)return image"""try：正常情况下，程序计划执行的语句。except：程序异常是执行的语句。else：程序无异常即try段代码正常执行后会执行该语句。finally：不管有没有异常，都会执行的语句。"""