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Calculer la distance

Une transformation de distance calcule la distance de chaque pixel à un point donné, habituellement le pixel d'arrière-plan le plus proche. Cela permet de déterminer quels points de l'objet sont plus au centre et lesquels sont plus près des bords.

Pour cet exercice, utilisez la transformation par distance euclidienne sur l'objet du ventricule gauche dans labels.

Cette activité fait partie du cours

Analyse d'images biomédicales en Python

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Instructions de l’exercice

  • Créez un masque des pixels du ventricule gauche (valeur de 1 dans labels).
  • Calculez la distance à l'arrière-plan pour chaque pixel avec ndi.distance_transform_edt(). Fournissez les dimensions des pixels à l'argument sampling.
  • Affichez la distance maximale et ses coordonnées à l'aide de ndi.maximum et ndi.maximum_position.
  • Superposez une tranche de la carte de distance sur l'image originale. Cela a été fait pour vous.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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()
Modifier et exécuter le code