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
이 연습은 강의의 일부입니다
Python을 활용한 생의학 영상 분석
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Smooth intensity values
im_filt = ____
# Select high-intensity pixels
mask_start = np.where(____, 1, 0)
mask = ____
# Label the objects in "mask"
labels, nlabels = ____
print('Num. Labels:', ____)