现有食管癌病人的原始CT图像,以及已勾画好的病灶标签mask,如何用python实现把mask显示在原始图像上,并计算病灶区域的CT平均值
时间: 2024-09-10 13:09:27 浏览: 27
在Python中,可以使用一些图像处理库如`matplotlib`、`PIL`(Python Imaging Library)和`scikit-image`来实现这个任务。以下是一个简化的步骤指南:
1. 首先,你需要安装必要的库:
```bash
pip install matplotlib pillow scikit-image
```
2. 导入所需的模块:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np
from skimage import measure, io
```
3. 加载原始CT图像和病灶标签mask:
```python
ct_image = io.imread('original_ct_scan.png', grayscale=True) # 假设图片是PNG格式
mask_image = io.imread('mask.png', mode='L') # 'L'表示灰度图,读取二值标签
```
4. 检查两个图像是否尺寸匹配,如果不匹配,需要调整大小或裁剪:
```python
if ct_image.shape != mask_image.shape:
raise ValueError("CT image and mask must have the same dimensions.")
```
5. 将二值mask转换为白色背景和黑色病灶(如果mask是黑色背景),方便后续操作:
```python
mask = 255 - mask_image # 如果mask是黑背景
```
6. 显示原始图像和标注后的图像:
```python
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
ax1.imshow(ct_image, cmap='gray')
ax1.set_title('Original CT Scan')
# 将mask与ct_image合并
overlayed_image = np.dstack([ct_image, mask])[:, :, ::-1] # 将mask反转颜色以红色显示
ax2.imshow(overlayed_image)
ax2.set_title('CT Scan with Mask Overlay')
7. 计算病灶区域的CT平均值:
```python
binary_mask = mask > 0 # 获取二进制病灶区域
mask_slice = binary_mask * ct_image # 只保留病灶部分的CT值
mean_value = np.mean(mask_slice[mask_slice > 0])
print(f"Average CT value of the tumor region: {mean_value}")
```
完成上述步骤后,你就实现了将病灶标签mask显示在原始CT图像上,并计算了病灶区域的平均CT值。