3D画像のスライス
3D・4D画像を可視化する最もシンプルな方法は、多数の2Dフレームにスライスすることです。スライスを順番に表示することで「フライスルー」のような効果が生まれ、画像全体の構造を直感的に把握できます。
2Dフレームを取り出すには、最初の軸にフレーム番号を指定し、残りの2軸はすべてのデータを選択します。例：vol[0, :, :]
この演習では、for ループを使って vol の40枚おきのスライスをそれぞれ別のサブプロットにプロットしましょう。matplotlib.pyplot（plt として）はあらかじめインポートされています。
この演習はコースの一部です
Python による生体医療画像解析
演習の手順
plt.subplots()を使って、1行4列のサブプロットグリッドを作成します。volの40枚おきのスライスをグレースケールでプロットします。適切なインデックスを得るには、iiに40を掛けます。- 各サブプロットの目盛り、ラベル、枠を非表示にします。
- 図を描画します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Plot the images on a subplots array
fig, axes = ____
# Loop through subplots and draw image
for ii in range(4):
im = ____
axes[ii].imshow(____, cmap='gray')
axes[ii].axis(____)
# Render the figure
plt.show()