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Calculer la distance

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

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

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Analyse d'images biomédicales en Python</cours>
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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(). Indiquez les dimensions des pixels via l'argument sampling.
  • Affichez la distance maximale et ses coordonnées avec ndi.maximum et ndi.maximum_position.
  • Superposez une coupe de la carte de distances sur l'image originale. Ceci 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