def getBreathingCurve(vxpPath,scanTimes,isplot=0): #读取vxp文档的信息 with open(vxpPath, 'rb') as f: num = 0 amplitudes=[] phases=[] timestamps=[] ttlins=[] marks=[] for line in f: num += 1 if num>=11: line = line.strip() line = str(line, encoding = "utf8") #print(line) line = line.split(',') amplitudes.append(float(line[0])) phases.append(line[1]) 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])) marks.append(line[5]) amplitudes = np.array(amplitudes) timestamps = np.array(timestamps) ttlins = np.array(ttlins) marks = np.array(marks) indexP = np.where( marks=='P')[0] indexZ = np.where( marks=='Z')[0] if len(indexP)>len(indexZ): indexP=indexP[0:len(indexZ)] else: indexZ=indexP[0:len(indexP)] #print(amplitudes[indexP].tolist()) # 计算base line,使振幅均值为0 baseZ = np.average((amplitudes[indexP]+amplitudes[indexZ])/2) print('baseZ = {}'.format(baseZ)) amplitudes = np.array(amplitudes) amplitudes = amplitudes - baseZ if isplot==1: plt.figure(figsize=(20,5)) plt.plot(timestamps,amplitudes,'k') index = np.where( ttlins==0)[0] if isplot==1: plt.plot(timestamps[index].tolist(),amplitudes[index].tolist(),'b') plt.plot(timestamps[indexP].tolist(),amplitudes[indexP].tolist(),'go') plt.plot(timestamps[indexZ].tolist(),amplitudes[indexZ].tolist(),'yo') amplitudesA=np.zeros(scanTimes.shape) for i in range(0,scanTimes.shape[0]): for j in range(0,scanTimes.shape[1]): distance = abs(scanTimes[i,j]-timestamps) index = [np.argmin(distance)] amplitudesA[i,j] = amplitudes[index[0]] #timestamps1.append(timestamps[index[0]]) #amplitudes=amplitudes1 #timestamps=timestamps1 if isplot==1: plt.plot(scanTimes[i,:],amplitudesA[i,:],'r.') if isplot==1: plt.show() return amplitudesA

时间: 2023-12-23 09:05:26 浏览: 28
这是一个Python函数,用于读取vxp文档中的信息,并计算出相应的呼吸曲线。函数接受三个参数:vxpPath(vxp文档的路径),scanTimes(扫描时间)和isplot(是否绘制呼吸曲线图)。函数首先打开vxp文档,读取其中的振幅、相位、时间戳、TTL以及标记等信息。然后,函数计算出基线(base line),使得振幅均值为0。接下来,函数根据扫描时间计算出每个时间点对应的振幅值,并返回呼吸曲线。如果isplot参数为1,则函数还会绘制呼吸曲线图。
相关问题

def getBreathingCurve(vxpPath,scanTimes,isplot=0): #读取vxp文档的信息 with open(vxpPath, 'rb') as f: num = 0 amplitudes=[] phases=[] timestamps=[] ttlins=[] marks=[] for line in f: num += 1 if num>=11: line = line.strip() line = str(line, encoding = "utf8") #print(line) line = line.split(',') amplitudes.append(float(line[0])) phases.append(line[1]) 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])) marks.append(line[5]) amplitudes = np.array(amplitudes) timestamps = np.array(timestamps) ttlins = np.array(ttlins) marks = np.array(marks) indexP = np.where( marks=='P')[0] indexZ = np.where( marks=='Z')[0] if len(indexP)>len(indexZ): indexP=indexP[0:len(indexZ)] else: indexZ=indexZ[0:len(indexP)] #print(amplitudes[indexP].tolist())

这段代码是Python语言编写的,定义了一个名为getBreathingCurve的函数,参数包括vxpPath:vxp文档的路径,scanTimes:扫描次数,isplot:是否画图,默认为0,即不绘制图像。该函数的主要功能是读取vxp文档中的信息,包括呼吸曲线的振幅、相位、时间戳、TTL信号和标记等,并将这些信息存储在相应的列表中。最后,该函数会根据标记中的"P"和"Z"找到呼吸曲线的起始和终止点,返回呼吸曲线的振幅信息。

帮我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')

这段代码主要是用于处理医学图像数据,以下是代码的具体解释: - GTV_indexes = []: 定义了一个名为GTV_indexes的空列表,用于存储包含GTV轮廓的切片序号。 - GTVs_sum = np.zeros((512,512)): 定义了一个512x512的全零数组,用于存储GTV轮廓在所有切片上的像素和。 - for time in times: 遍历所有的时间点,其中times是一个包含多个时间点的列表。 - path = folder+patient+'\\'+str(int(time)): 构建了DICOM文件的路径,其中folder和patient是两个字符串变量。 - minXY1,maxXY1,GTV_index = findContours(path,isPlot=False): 调用了findContours函数,该函数用于在DICOM图像中找到GTV轮廓,返回最小和最大切片序号以及包含GTV轮廓的切片序号。 - GTV_indexes=np.append(GTV_indexes,GTV_index): 将包含GTV轮廓的切片序号添加到GTV_indexes列表中。 - if minXY>minXY1: minXY = minXY1 elif maxXY<maxXY1: maxXY = maxXY1: 更新minXY和maxXY变量的值,以记录包含GTV轮廓的最小和最大切片序号。 - GTV_indexes = np.array(GTV_indexes) GTV_indexes = np.unique(GTV_indexes).astype(int): 将GTV_indexes列表转换成numpy数组,并去除重复值,最终得到包含GTV轮廓的切片序号列表。 - print('Cuts including GTVs: {}'.format(GTV_indexes)) writeToFile(GTV_indexes,folder+patient+'\\GTV_indexs.txt'): 打印出包含GTV轮廓的切片序号列表,并将其写入文件GTV_indexs.txt中。 - vxpPath = folder+patient+'\\0006863819_20200730_090003.vxp': 获取vxp文件的路径。 - injectTime = getInjectionTime(vxpPath): 调用getInjectionTime函数,该函数用于从vxp文件中获取CT扫描开始的时间点。 - scanTimes = np.ones((len(times),len(cuts))): 定义了一个大小为(len(times), len(cuts))的全1数组,用于存储每个切片的扫描时间。 - for i,time in enumerate(times,start=0): 遍历时间点列表,并枚举每个时间点的下标i。 - for j,cut in enumerate(cuts,start=0): 遍历切片列表,并枚举每个切片的下标j。 - filename = folder+patient+'\\'+str(int(time))+'\\CT.{}'.format(patient)+'.Image {}.dcm'.format(int(cut)): 构建了DICOM文件的路径。 - scanTime = getScanTime(filename): 调用getScanTime函数,该函数用于从DICOM文件中获取扫描时间。 - scanTimes[i,j] = scanTime: 将扫描时间赋值给scanTimes数组的第i行第j列。 - scanTimes = scanTimes-scanTimes.min()+injectTime: 将所有扫描时间减去最小扫描时间,并加上注射时间,以得到相对于注射时间的扫描时间。 - amplitudes = getBreathingCurve(vxpPath,scanTimes,isplot=1): 调用getBreathingCurve函数,该函数用于从vxp文件中获取呼吸曲线,并返回呼吸幅度列表。 - writeToFile(scanTimes,folder+patient+'\\scanTimes.txt')和writeToFile(amplitudes,folder+patient+'\\amplitudes.txt'): 将扫描时间和呼吸幅度分别写入文件scanTimes.txt和amplitudes.txt中。

相关推荐

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

最新推荐

recommend-type

MATLAB实验一二 数值计算

MATLAB实验一二 数值计算
recommend-type

Java毕业设计-ssm基于SSM的英语学习网站的设计与实现演示录像(高分期末大作业).rar

Java毕业设计-ssm基于SSM的英语学习网站的设计与实现演示录像(高分期末大作业)
recommend-type

平安保险-智富人生A的计算

平安保险-智富人生A的计算
recommend-type

MATLAB实验五六 图像相关应用

MATLAB实验五六 图像相关应用
recommend-type

AUTOSAR-SRS-FreeRunningTimer.pdf

AUTOSAR_SRS_FreeRunningTimer.pdf
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

确保MATLAB回归分析模型的可靠性:诊断与评估的全面指南

![确保MATLAB回归分析模型的可靠性:诊断与评估的全面指南](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/4b823f2c5b14c1129df0b0031a02ba9b.png) # 1. 回归分析模型的基础** **1.1 回归分析的基本原理** 回归分析是一种统计建模技术,用于确定一个或多个自变量与一个因变量之间的关系。其基本原理是拟合一条曲线或超平面,以最小化因变量与自变量之间的误差平方和。 **1.2 线性回归和非线性回归** 线性回归是一种回归分析模型,其中因变量与自变量之间的关系是线性的。非线性回归模型则用于拟合因变量与自变量之间非
recommend-type

引发C++软件异常的常见原因

1. 内存错误:内存溢出、野指针、内存泄漏等; 2. 数组越界:程序访问了超出数组边界的元素; 3. 逻辑错误:程序设计错误或算法错误; 4. 文件读写错误:文件不存在或无法打开、读写权限不足等; 5. 系统调用错误:系统调用返回异常或调用参数错误; 6. 硬件故障:例如硬盘损坏、内存损坏等; 7. 网络异常:网络连接中断、网络传输中断、网络超时等; 8. 程序异常终止:例如由于未知原因导致程序崩溃等。
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。