深度学习----医学图像预处理

知乎预处理概念https://www.zhihu.com/question/417508279/answer/1461278406 预处理是肝脏分割重要的一步，良好的预处理过程可以有效的提高分割的准度。

1.1窗口设置：窗宽和宽口水平

窗口设置是CT扫描的图像处理功能，有助于突出显示关键的解剖结构/发现，从而使图像解释尽可能容易。单位Hounsfield unites（HU）。其中，HU值越高，对象越密集。

调整窗口宽度：
增大窗口宽度将降低图像的对比度：随着窗口宽度的增加，将需要更大的密度变化来改变代表某个HU单位的灰色阴影。由于更多的结构看起来相似（尽管密度不同），因此会导致对比度下降。
减小窗口宽度将增加 图像的对比度： 随着窗口宽度的减小，密度的较小变化将导致研究图像的颜色发生变化。由于密度接近的结构将具有不同的灰色/白色/黑色阴影，因此将提供更高的对比度。 

调整窗位：
增大窗位将降低图像的亮度： 随着窗口级别的增加，图像将变得更暗。这是因为随着级别的增加，将需要更高的HU值才能将密度表示为白色。
减小窗位将增加图像的亮度： 随着窗口级别的降低，图像将变得更亮。这是因为随着水平的降低，需要较低的HU值才能将密度表示为白色

肝脏窗口
视窗设定： （W：160，L：35）
优点：该窗口类似于腹部窗口，但是利用较窄的窗口来增加肝实质中的对比度（以便使肝脏病变的查找更容易）。

1.2使用Python对医学Dicom文件的预处理（含代码）

示例1：目录：1 导入相应的包  2 读取Dicom图像数据 3 设置CT图像的窗宽和窗位 4 获取Dicom图像的tag信息 5 结果保存及可视化。——Python代码  

示例2：目录——链接

1.2.1 3D图像转2D图像--（偏间距--do what?):加调窗/窗位

import numpy as np
import os  # 用于遍历文件夹
import nibabel as nib  # 用nibabel包打开nii文件
import imageio  # 图像io

center = 100 #肝脏的窗宽窗位
width = 140


# def get_pixel_hu(scan):
#         img = scan.pixel_array
#         img = img.astype(np.int16)
#
#         # Convert to Hounsfield units (HU)
#         intercept = scan.RescaleIntercept
#         slope = scan.RescaleSlope
#         if slope != 1:
#             img = slope * img.astype(np.float64)
#             img = img.astype(np.int16)
#
#         img += np.int16(intercept)
#         return np.array(img, dtype=np.int16)


def nii_to_image(niifile):
    filenames = os.listdir(filepatha)  # 指定nii所在的文件夹
    for f in filenames:
        # 开始读取nii文件
        img_path = os.path.join(filepatha, f)
        img = nib.load(img_path, )  # 读取nii
        img_fdata = img.get_fdata()

        # fnamex = f.replace('.nii', ' -x')  # 去掉nii的后缀名创建x方向2D图像文件夹
        # img_f_pathx = os.path.join(imgfile, fnamex)  # 创建nii对应的x方向2D图像的文件夹
        # if not os.path.exists(img_f_pathx):
        #     os.mkdir(img_f_pathx)  # 新建文件夹
        #
        # fnamey = f.replace('.nii', ' -y')  # 去掉nii的后缀名创建y方向2D图像文件夹
        # img_f_pathy = os.path.join(imgfile, fnamey)  # 创建nii对应的y方向2D图像的文件夹
        # if not os.path.exists(img_f_pathy):
        #     os.mkdir(img_f_pathy)  # 新建文件夹

        fnamez = f.replace('.nii', ' -z')  # 去掉nii的后缀名创建z方向2D图像文件夹
        img_f_pathz = os.path.join(imgfile, fnamez)  # 创建nii对应的z方向2D图像图像的文件夹
        if not os.path.exists(img_f_pathz):
            os.mkdir(img_f_pathz)  # 新建文件夹

        # 开始转换为图像
        # 可能用到的图像变换
        # 旋转操作利用numpy 的rot90（a,b）函数 a为数据 b为旋转90度的多少倍 ！正数逆时针 负数顺时针
        # 左右翻转 ： img_lr = np.fliplr(img) 上下翻转： img_ud = np.flipud(img)
        min = (2 * center - width) / 2.0 + 0.5
        max = (2 * center + width) / 2.0 + 0.5
        dFactor = 255.0 / (max - min)
        (x, y, z) = img.shape  # 获取图像的3个方向的维度
        # for i in range(x):  # x方向
        #     silce = img_fdata[i, :, :]  # 选择哪个方向的切片都可以 不要忘了i改到对应方向
        #     imageio.imwrite(os.path.join(img_f_pathx, '{}.png'.format(i)), silce)  # 保存图像
        # for i in range(y): # y方向
        #     silce = np.rot90(img_fdata[:, i, :], 1)
        #     imageio.imwrite(os.path.join(img_f_pathy, '{}.png'.format(i)), silce)  # 保存图像
        for i in range(z):  # z方向
            silce = np.rot90(img_fdata[:, :, i], -1)
            imageio.imwrite(os.path.join(img_f_pathz, '{}.jpg'.format(i)), silce)  # 保存图像

        for i in range(z):  # z是图像的序列
            silce =np.fliplr(np.rot90(img_fdata[:, :, i],-1))  # 选择哪个方向的切片都可以
            silce = silce - min
            silce = np.trunc(silce * dFactor)
            silce[silce < 0.0] = 0
            silce[silce > 255.0] = 255  # 转换为窗位窗位之后的数据
            imageio.imwrite(os.path.join(img_f_pathz, '{}.jpg'.format(i)), silce)  # 保存图


if __name__ == '__main__':
    filepatha = 'D:/CT/NII-1'
    imgfile = 'D:/CT/JPG PNG'
    nii_to_image(filepatha)

1.2.2 图像直方图均衡/图像增强

直方图均衡代码----可视

import cv2 # 仅用于读取图像矩阵
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

gray_level = 256  # 灰度级


def pixel_probability(img):
    """
    计算像素值出现概率
    :param img:
    :return:
    """
    assert isinstance(img, np.ndarray)

    prob = np.zeros(shape=(256))

    for rv in img:
        for cv in rv:
            prob[cv] += 1

    r, c = img.shape
    prob = prob / (r * c)

    return prob


def probability_to_histogram(img, prob):
    """
    根据像素概率将原始图像直方图均衡化
    :param img:
    :param prob:
    :return: 直方图均衡化后的图像
    """
    prob = np.cumsum(prob)  # 累计概率

    img_map = [int(i * prob[i]) for i in range(256)]  # 像素值映射

   # 像素值替换
    assert isinstance(img, np.ndarray)
    r, c = img.shape
    for ri in range(r):
        for ci in range(c):
            img[ri, ci] = img_map[img[ri, ci]]

    return img


def plot(y, name):
    """
    画直方图，len(y)==gray_level
    :param y: 概率值
    :param name:
    :return:
    """
    plt.figure(num=name)
    plt.bar([i for i in range(gray_level)], y, width=1)


if __name__ == '__main__':

    img = cv2.imread("D:/CT/JPG-1/volume-1 -z/66.jpg", 0)  # 读取灰度图
    cv2.imshow("D:/CT/JPG-1/volume-1 -z/66.jpg", img)
    prob = pixel_probability(img)
    plot(prob, "原图直方图")

    # 直方图均衡化
    img = probability_to_histogram(img, prob)
    cv2.imwrite("source_hist.jpg", img)  # 保存图像
    cv2.imshow("source_hist", img)


    prob = pixel_probability(img)
    plot(prob, "直方图均衡化结果")

    plt.show()
    cv2.waitKey(0)

Python数据增强丨图像缩放、图像旋转、图像翻转与图像平移----可视【链接】

"""图像缩放"""
import cv2
import numpy as np

# 读取图片
src = cv2.imread('source_hist.jpg')

# 图像缩放
result = cv2.resize(src, (300, 300))
print
result.shape

# 显示图像
cv2.imshow("src", src)
cv2.imshow("result", result)
cv2.imwrite("narrow.jpg", result)  # 保存图像
# 等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

"""旋转"""


import cv2
import numpy as np

# 读取图片
src = cv2.imread('source_hist.jpg')

# 原图的高、宽 以及通道数
rows, cols, channel = src.shape

# 绕图像的中心旋转
# 参数：旋转中心 旋转度数 scale
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), 60, 1)
# 参数：原始图像 旋转参数 元素图像宽高
rotated = cv2.warpAffine(src, M, (cols, rows))

# 显示图像
cv2.imshow("src", src)
cv2.imshow("rotated", rotated)
cv2.imwrite("rotate.jpg", rotated)  # 保存图像
# 等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

"""反转"""

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图片
img = cv2.imread('source_hist.jpg')
src = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 图像翻转
# 0以X轴为对称轴翻转 >0以Y轴为对称轴翻转 <0X轴Y轴翻转
img1 = cv2.flip(src, 0)
img2 = cv2.flip(src, 1)
img3 = cv2.flip(src, -1)

# 显示图形
titles = ['Source', 'Image1', 'Image2', 'Image3']
images = [src, img1, img2, img3]
for i in range(4):
    plt.subplot(2, 2, i + 1), plt.imshow(images[i], 'gray')
    plt.title(titles[i])
    plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()



"""平移"""

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图片
img = cv2.imread('source_hist.jpg')
image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 图像平移 下、上、右、左平移
M = np.float32([[1, 0, 0], [0, 1, 100]])
img1 = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

M = np.float32([[1, 0, 0], [0, 1, -100]])
img2 = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

M = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 0]])
img3 = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

M = np.float32([[1, 0, -100], [0, 1, 0]])
img4 = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

# 显示图形
titles = ['Image1', 'Image2', 'Image3', 'Image4']
images = [img1, img2, img3, img4]
for i in range(4):
    plt.subplot(2, 2, i + 1), plt.imshow(images[i], 'gray')
    plt.title(titles[i])
    plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
cv2.imwrite("move.jpg", img1)  # 保存图像

批量图像数据增强 

import os
import cv2
import numpy as np

path = 'JPG-2/volume-1 -z'#批量图像数据处理读取路径

all = os.walk(path)
for path, dir, filelist in all:
    for filename in filelist:
        if filename.endswith('.jpg'):
            filepath = os.path.join(path, filename)
            img = cv2.imread(filepath)
            img = cv2.resize(img, (256, 256))#图像尺寸调整
            #图像旋转#
            rows, cols, channel = img.shape
            # 绕图像的中心旋转
            # 参数：旋转中心 旋转度数 scale
            M = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), 60, 1)
            # 参数：原始图像 旋转参数 元素图像宽高
            img = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))
            #图像旋转#
            #直方图均衡#
            b = img[:, :, 0]
            g = img[:, :, 1]
            r = img[:, :, 2]
            h_b = cv2.equalizeHist(b)
            h_g = cv2.equalizeHist(g)
            h_r = cv2.equalizeHist(r)
            dst_img = cv2.merge((h_b, h_g, h_r))
            dst1 = np.hstack([b, g, r])
            dst2 = np.hstack([h_b, h_g, h_r])
            dst = np.vstack([dst1, dst2])
            img = np.hstack([img, dst_img])
            cv2.imwrite(filepath, dst_img)
            print(filepath)

 NII文件转JPG/PN——网盘/CT

肿瘤和肝脏可以分开可视化

1.3简单分割代码【分割代码】

分割代码【代码】

Tensorboard注意事项