帮我按行详细解释这段代码 GTV_indexes = [] GTVs_sum = np.zeros((512,512)) # Find the cuts containning GTV contours minXY = 600 maxXY = -1 for time in times: path = folder+patient+'\\'+str(int(time)) # Find the filenames starting with CT minXY1,maxXY1,GTV_index = findContours(path,isPlot=False) GTV_indexes=np.append(GTV_indexes,GTV_index) if minXY>minXY1: minXY = minXY1 elif maxXY<maxXY1: maxXY = maxXY1 print('minXY={}'.format(minXY),'maxXY={}'.format(maxXY)) GTV_indexes = np.array(GTV_indexes) GTV_indexes = np.unique(GTV_indexes).astype(int) print('Cuts including GTVs: {}'.format(GTV_indexes)) writeToFile(GTV_indexes,folder+patient+'\\GTV_indexs.txt') #将DICOM文件的拍摄时间与呼吸曲线对应 #CT scanning time # 由vxp文件获取开始扫描的时刻 vxpPath = folder+patient+'\\0006863819_20200730_090003.vxp' injectTime = getInjectionTime(vxpPath) print('Initial injection time of CT from vxp file:{}'.format(injectTime)) # 得到GTV cut的扫描时刻 scanTimes = np.ones((len(times),len(cuts))) print('scan time of each phase CT') for i,time in enumerate(times,start=0): for j,cut in enumerate(cuts,start=0): filename = folder+patient+'\\'+str(int(time))+'\\CT.{}'.format(patient)+'.Image {}.dcm'.format(int(cut)) scanTime = getScanTime(filename) scanTimes[i,j] = scanTime scanTimes = scanTimes-scanTimes.min()+injectTime # 画出呼吸曲线,并得到相应的呼吸幅度 amplitudes = getBreathingCurve(vxpPath,scanTimes,isplot=1) writeToFile(scanTimes,folder+patient+'\\scanTimes.txt') writeToFile(amplitudes,folder+patient+'\\amplitudes.txt')

时间: 2023-12-27 14:03:13 浏览: 22
这段代码主要是用于从 DICOM 文件中获取包含特定区域(GTV,Gross Tumor Volume)的 CT 切片,并将这些切片的扫描时间与呼吸曲线对应。 - `GTV_indexes = []`:初始化 GTV 切片索引列表。 - `GTVs_sum = np.zeros((512,512))`:初始化 GTV 切片的像素值之和为零。 - `minXY` 和 `maxXY`:分别初始化为 600 和 -1。它们将被用于记录包含 GTV 轮廓的 CT 切片的最小和最大 XY 坐标。 - `for time in times:`:遍历所有 CT 扫描的时间。 - `path = folder+patient+'\\'+str(int(time))`:构建包含 CT 切片文件的路径。 - `minXY1,maxXY1,GTV_index = findContours(path,isPlot=False)`:在当前 CT 切片中查找包含 GTV 轮廓的切片,并返回该切片的最小和最大 XY 坐标以及切片索引。 - `GTV_indexes=np.append(GTV_indexes,GTV_index)`:将当前 GTV 切片的索引添加到 GTV 切片索引列表中。 - `if minXY>minXY1: minXY = minXY1` 和 `elif maxXY<maxXY1: maxXY = maxXY1`:更新包含 GTV 轮廓的 CT 切片的最小和最大 XY 坐标。 - `GTV_indexes = np.array(GTV_indexes)`:将 GTV 切片索引列表转换为 NumPy 数组。 - `GTV_indexes = np.unique(GTV_indexes).astype(int)`:去重并将 GTV 切片索引转换为整数类型。 - `print('Cuts including GTVs: {}'.format(GTV_indexes))`:输出包含 GTV 轮廓的 CT 切片的索引。 - `writeToFile(GTV_indexes,folder+patient+'\\GTV_indexs.txt')`:将包含 GTV 轮廓的 CT 切片的索引写入文件。 - `vxpPath = folder+patient+'\\0006863819_20200730_090003.vxp'`:构建代表呼吸曲线的 .vxp 文件的路径。 - `injectTime = getInjectionTime(vxpPath)`:从 .vxp 文件中获取 CT 扫描的开始时间。 - `print('Initial injection time of CT from vxp file:{}'.format(injectTime))`:输出 CT 扫描的开始时间。 - `scanTimes = np.ones((len(times),len(cuts)))`:初始化 CT 切片的扫描时间矩阵为 1。 - `for i,time in enumerate(times,start=0):` 和 `for j,cut in enumerate(cuts,start=0):`:遍历所有 CT 扫描的时间和所有 CT 切片。 - `filename = folder+patient+'\\'+str(int(time))+'\\CT.{}'.format(patient)+'.Image {}.dcm'.format(int(cut))`:构建当前 CT 切片文件的路径。 - `scanTime = getScanTime(filename)`:从当前 CT 切片文件中获取扫描时间。 - `scanTimes[i,j] = scanTime`:将当前 CT 切片的扫描时间添加到扫描时间矩阵中。 - `scanTimes = scanTimes-scanTimes.min()+injectTime`:从扫描时间矩阵中减去最小值并加上 CT 扫描的开始时间,以得到每个 CT 切片的扫描时间。 - `amplitudes = getBreathingCurve(vxpPath,scanTimes,isplot=1)`:从 .vxp 文件中获取呼吸曲线,并绘制该曲线。同时,返回相应的呼吸幅度。 - `writeToFile(scanTimes,folder+patient+'\\scanTimes.txt')` 和 `writeToFile(amplitudes,folder+patient+'\\amplitudes.txt')`:将 CT 切片的扫描时间和呼吸幅度分别写入文件。

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def findContours(path,isPlot=False): dcmSOPs = findSOPs(path) #path,rtFile = os.path.split(rvFileName) paths = list(map(str,path.split("\\"))) patient = paths[3] time = paths[4] rvFile = path+'\\RS.{}'.format(patient)+'.CT_{}%.dcm'.format(time) ds = pydicom.dcmread(rvFile) contours = ds.ROIContourSequence dcmFile = path+'\\CT.{}'.format(patient)+'.Image {}.dcm'.format(str(int(1))) ds = pydicom.dcmread(dcmFile) dcmOrigin = ds.ImagePositionPatient dcmSpacing = ds.PixelSpacing # GTV 为第二个轮廓 numberOfContours = len(contours[1].ContourSequence) cuts = [] # 找出包含GTV的CT minXY = 600 maxXY = -1 for k in range(0,numberOfContours): rfContent = contours[1].ContourSequence[k] # 读取该靶区所在CT切片的信息 dcmUID = rfContent.ContourImageSequence[0].ReferencedSOPInstanceUID #print(numberOfContours,len(dcmSOPs),dcmUID) #print(k,dcmSOPs.index(dcmUID)) cuts.append(dcmSOPs.index(dcmUID)) numberOfPoints = rfContent.NumberOfContourPoints # 该层靶区曲线点数 conData = np.zeros((numberOfPoints,3)) # 存储靶区曲线各点的世界坐标 pointData = np.zeros((numberOfPoints,2)) # 存储靶区曲线各点的网格体素坐标 #将靶区勾画的曲线坐标由世界坐标系转换为网格体素坐标 for jj in range(0,numberOfPoints): ii = jj*3 conData[jj,0] = rfContent.ContourData[ii+0] #轮廓世界坐标系 conData[jj,1] = rfContent.ContourData[ii+1] conData[jj,2] = rfContent.ContourData[ii+2] pointData[jj,0] = round( (conData[jj,0] - dcmOrigin[0])/dcmSpacing[0] ) #轮廓X坐标 pointData[jj,1] = round( (conData[jj,1] - dcmOrigin[1])/dcmSpacing[1] ) #轮廓Y坐标 minX = np.min(pointData[:,0]) maxX = np.max(pointData[:,0]) minY = np.min(pointData[:,1]) maxY = np.max(pointData[:,1]) if minXY>minX: minXY = minX elif minXY>minY: minXY = minY elif maxXY<maxX: maxXY = maxX elif maxXY<maxY: maxXY = maxY #print('minXY={}'.format(minXY),'maxXY={}'.format(maxXY)) cuts = np.array(cuts) writeToFile(cuts,path+'\\GTV_indexs.txt') return minXY,maxXY,cuts

if __name__ == '__main__': # -------------Adjustable global parameters---------- n=512 # pixel number m=10 # number of time phases angle = 5 # #sample points = 360/angle on the boundary numOfAngles = int(180/angle) numOfContourPts = int(360/angle) labelID = 1 # 勾画的RS文件中第几个轮廓为GTV # path of the input data folder = 'E:\\MedData\\4DCT-202305\\' #patient = '0007921948' # 缺少时间信息 patient = '0000726380' # 病人的编号 # 呼吸曲线数据文件 vxpPath = folder+patient+'\\0000726380\\0000726380_20230420_143723.vxp' # Save the generated figures to the latex file path figPath = "D:\\HUNNU\\Research\\DMD\\4D-CT\\latex-DMD插值\\modify202305\\figure\\" # -------------Auto generated global parameters---------- # 每个dicom文件包含多少横截面 name = os.listdir(folder+patient+'\\0') cuts = [] for i in range(len(name)): if 'CT' in name[i][0:2]: cuts.append(i+1) cuts = np.array(cuts) # phase name times = np.linspace(0,90,10) # image pixel coordinate nums = np.linspace(0,n-1,n) x,y = np.meshgrid(nums,nums) # 输出dicom头文件信息 filename = folder+patient+'\\0\\CT.{}'.format(patient)+'.Image 1.dcm' print('CT dicom file information:') info = loadFileInformation(filename) # 像素之间的间距,包括列间距和行间距,单位mm SliceThickness = info['SliceThickness'] # Z轴的扫描分辨率,单位mm pixelSpace = info['pixelSpace'] # 一个像素所占的实际体积 pixelVol = float(pixelSpace[0])*float(pixelSpace[0])*float(SliceThickness) print('sliceThickness=',SliceThickness,' pixelSpace=',pixelSpace)

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