# 从vxp文件中提取出束时间 def getInjectionTime(vxpPath): with open(vxpPath, 'rb') as f: num = 0 timestamps=[] ttlins=[] for line in f: num += 1 if num>=11: line = line.strip() line = str(line, encoding = "utf8") #print(line) line = line.split(',') time = line[2] if len(time)<4: ms = int(time) s = 0 else: ms = int(time[len(time)-3:]) s = int(time[0:len(time)-3]) timestamps.append(s+ms/1000) # unit [s] ttlins.append(int(line[4])) timestamps = np.array(timestamps) ttlins = np.array(ttlins) # 提取出束时刻的索引 index = np.where( ttlins==0)[0] # 初始出束时刻 injectionTime = timestamps[index[0]] return injectionTime

时间: 2024-02-10 18:34:05 浏览: 123
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c++简单的获取time时间

这段代码是一个Python函数,其功能是从给定的vxp文件中提取出束时间。具体来说,函数首先打开vxp文件,然后读取文件中的每一行,并将每一行按照逗号进行分割,获取时间信息。时间信息被处理为秒数的形式,并存储在timestamps数组中。同时,ttlins数组存储了每一行的第五个元素,用于后续提取出束时刻的索引。 接下来,函数使用numpy库中的where()函数找到ttlins数组中值为0的元素的索引,即束时刻的位置。通过这个索引,可以获取出第一个束时刻的时间,并将其作为函数的返回值。 需要注意的是,这段代码中使用了numpy库,因此在使用之前需要先导入该库。此外,该函数还需要一个vxpPath参数,用于指定要提取的vxp文件的路径。
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详细解释一下这段代码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')

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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