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  3. Python을 활용한 생의학 영상 분석
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연습 문제

심장 분할하기

이번 챕터에서는 Sunnybrook Cardiac Dataset의 자기공명(MR) 영상 데이터를 활용합니다. 전체 이미지는 한 번의 심장 박동을 담은 3D 시계열 데이터입니다. 방사선 전문의는 이 데이터를 사용하여 박출 계수(ejection fraction), 즉 각 박동 시 좌심실에서 배출되는 혈액의 비율을 측정합니다.

먼저 볼륨의 단일 슬라이스(im)에서 좌심실을 분할해 보겠습니다. 이미지를 필터링하고 마스크를 적용한 뒤, ndi.label()로 각 객체에 레이블을 지정합니다.

이번 챕터의 연습 문제에는 다음 라이브러리가 임포트되어 있습니다:

import imageio.v2 as imageio
import numpy as np
import scipy.ndimage as ndi
import matplotlib.pyplot as plt

지침 1/2

undefined XP
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  • im에 미디언 필터를 적용하세요. size를 3으로 설정합니다.
  • 60보다 큰 값의 마스크를 생성한 뒤, ndi.binary_closing()을 사용하여 마스크의 작은 구멍을 채우세요.
  • ndi.label()을 사용하여 레이블 배열과 레이블 수를 추출하세요.