시작하기무료로 시작하기

픽셀 강도

이 챕터에서는 2017년 북미 방사선학회 경진대회에서 제공된 손 방사선 사진을 활용합니다. X선은 뼈와 같은 밀도가 높은 조직에서 가장 많이 흡수되므로, 해당 부위의 픽셀 강도가 높게 나타납니다. 이러한 특성 덕분에 이 유형의 이미지는 어린이의 '골 연령(bone age)'을 예측하는 데 활용될 수 있습니다.

먼저, 이미지를 불러온 뒤 픽셀 강도 범위를 확인해 보겠습니다.

이미지의 데이터 타입에 따라 가능한 픽셀 강도 범위가 결정됩니다. 예를 들어, 8비트 부호 없는 정수(uint8)는 0부터 255까지의 값을 가질 수 있습니다. 컬러바(colorbar)를 추가하면 픽셀 값과 시각화된 이미지를 연결하여 이해하는 데 도움이 됩니다.

이 챕터의 모든 연습 문제에는 다음 라이브러리가 임포트되어 있습니다:

import imageio.v2 as imageio
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

이 연습은 강의의 일부입니다

Python을 활용한 생의학 영상 분석

강의 보기

연습 안내

  • imageio를 사용하여 "hand-xray.jpg" 이미지를 불러오세요.
  • 이미지의 데이터 타입(dtype), 최솟값(min()), 최댓값(max())을 출력하세요.
  • plt.imshow()를 사용하여 이미지를 시각화하세요. vmin과 vmax 인수를 사용하여 컬러맵의 최솟값(0)과 최댓값(255)을 명시적으로 설정하세요.
  • plt.colorbar()로 컬러바를 추가한 후, 커스텀 함수 format_and_render_plot()을 사용하여 플롯을 렌더링하세요. 이 부분은 이미 작성되어 있습니다.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Load the hand radiograph
im = ____
print('Data type:', ____)
print('Min. value:', ____)
print('Max value:', ____)

# Plot the grayscale image
____
plt.colorbar()
format_and_render_plot()
코드 편집 및 실행