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)

这段代码是一个 Python 脚本中的主函数部分。代码中定义了一些可调整的全局参数，例如像素数目、时间相位数目、采样点角度等。然后根据给定的病人信息和文件路径，读取 DICOM 文件并获取一些头文件信息，例如像素间距、扫描分辨率等。最后打印输出这些信息。

需要注意的是，这段代码中存在一些依赖的库和函数，例如 `os`、`np`、`loadFileInformation` 等。在运行代码之前需要确保这些依赖已经被正确安装和导入。

相关问题

set_aspect()

`set_aspect()` 方法用于设置 Axes 对象的长宽比。具体来说，它可以接受以下参数：

- `aspect`：长宽比，可以是一个数值或者字符串。如果是数值，则表示横轴长度和纵轴长度的比值。如果是字符串，则可以是以下值之一：
- `'equal'`：长宽比为1:1。
- `'auto'`：自动根据数据范围和图形大小来调整长宽比。
- `'datalim'`：根据数据范围来设置长宽比。
- `adjustable`：调整方式，可以是以下值之一：
- `'box'`：保持长宽比，但是可能会超出数据范围。
- `'datalim'`：根据数据范围来调整长宽比。
- `'box-forced'`：强制保持长宽比，并且不超出数据范围。
- `anchor`：参考点，可以是以下值之一：
- `'C'`：中心点。
- `'SW'`：左下角。
- `'S'`：下中心点。
- `'SE'`：右下角。
- `'E'`：右中心点。
- `'NE'`：右上角。
- `'N'`：上中心点。
- `'NW'`：左上角。

例如，如果要将 Axes 对象的长宽比设置为 2:1，可以这样写：

ax.set_aspect(2)

如果要将长宽比设置为 1:1，可以这样写：

ax.set_aspect('equal')

ValueError: 'box' is not a valid value for adjustable; supported values are 'box-forced', 'datalim'

在 Matplotlib 绘制图形时出现 `ValueError: 'box' is not a valid value for adjustable; supported values are 'box-forced', 'datalim'` 错误，是因为 `ax.set_aspect()` 函数的 `adjustable` 参数传入了错误的值。

`ax.set_aspect()` 函数用于设置坐标轴的宽高比。其中 `adjustable` 参数用于控制坐标轴的可调性，支持的值有 `'box-forced'` 和 `'datalim'`。当该参数的值为 `'box'` 时，就会出现上述错误。

解决方法是将 `adjustable` 参数的值改为 `'box-forced'` 或 `'datalim'`，例如：

ax.set_aspect('box-forced')

或者

ax.set_aspect('datalim')

这样就可以避免出现该错误。