Distanz berechnen
Eine Distanztransformation berechnet den Abstand jedes Pixels zu einem gegebenen Punkt, üblicherweise zum nächsten Hintergrundpixel. So kannst du ermitteln, welche Punkte im Objekt weiter innen liegen und welche näher an den Kanten sind.
Für diese Übung sollst du die euklidische Distanz-Transformation auf das Objekt der linken Herzkammer in labels anwenden.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Biomedizinische Bildanalyse mit Python</Kurs>Übungsanweisungen
- Erstelle eine Maske der Pixel der linken Herzkammer (Wert 1 in
labels). - Berechne für jedes Pixel den Abstand zum Hintergrund mit
ndi.distance_transform_edt(). Übergib die Pixelabmessungen über das Argumentsampling. - Gib die maximale Distanz und ihre Koordinaten mit
ndi.maximumundndi.maximum_positionaus. - Lege einen Schnitt der Distanzkarte über das Originalbild. Das wurde bereits für dich erledigt.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Calculate left ventricle distances
lv = np.where(____, 1, 0)
dists = ____
# Report on distances
print('Max distance (mm):', ____)
print('Max location:', ____)
# Plot overlay of distances
overlay = np.where(dists[5] > 0, dists[5], np.nan)
plt.imshow(overlay, cmap='hot')
format_and_render_plot()