เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การ Resampling

ภาพทางการแพทย์มักมีรูปร่างและขนาดที่แตกต่างกัน Resampling เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์เมื่อต้องการปรับขนาดภาพให้สอดคล้องกัน โดยมีการใช้งานทั่วไป 2 รูปแบบ ได้แก่:

  • Downsampling: รวมข้อมูลพิกเซลเพื่อลดขนาด
  • Upsampling: กระจายข้อมูลพิกเซลเพื่อเพิ่มขนาด

ในแบบฝึกหัดนี้ ให้แปลงภาพสมอง (im) แล้วทำการ resample เพื่อดูว่าส่งผลต่อขนาดภาพอย่างไร

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การวิเคราะห์ภาพทางชีวการแพทย์ด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • เลื่อน im ไปทางซ้าย 20 พิกเซล และขึ้น 20 พิกเซล คือ (-20, -20) จากนั้นหมุนภาพลง 35 องศา อย่าลืมระบุค่าสำหรับ reshape
  • ใช้ ndi.zoom() เพื่อ downsample ภาพจาก (256, 256) เป็น (64, 64)
  • ใช้ ndi.zoom() เพื่อ upsample ภาพจาก (256, 256) เป็น (1024, 1024)
  • แสดงภาพที่ผ่านการ resample แล้ว

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Center and level image
xfm = ndi.shift(____, shift=____)
xfm = ndi.rotate(____, angle=____, reshape=____)

# Resample image
im_dn = ndi.zoom(xfm, zoom=____)
im_up = ____

# Plot the images
fig, axes = plt.subplots(2, 1)
axes[0].imshow(im_dn)
____
format_and_render_plot()
แก้ไขและรันโค้ด