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') 帮我详细解释这段代码

这段代码的功能是为了找到包含GTV轮廓的切片，并将它们的扫描时间与呼吸曲线匹配。具体解释如下：

首先，定义了一个空列表`GTV_indexes`，并创建一个512x512的全零矩阵`GTVs_sum`。

然后，对于每个时间点，找到包含GTV轮廓的切片，并记录它们的索引。这些索引被添加到`GTV_indexes`列表中，并且最小和最大的切片索引也被记录下来。

接下来，通过调用`np.unique()`函数，将`GTV_indexes`中的重复值去除，并将其转换为整数类型。

然后，将包含GTV的切片的索引写入到文件中，以备后续使用。

接着，从vxp文件中获取CT扫描的起始时间，并将其记录下来。

然后，创建一个数组`scanTimes`，用于存储每个时间点中每个切片的扫描时间，并将其初始化为1。然后，对于每个时间点和每个切片，获取对应DICOM文件的扫描时间，并将其记录到`scanTimes`中。

下一步，将`scanTimes`数组中的所有时间值减去最小时间值，并加上CT扫描的起始时间，以使所有时间值与呼吸曲线的初始时间对齐。

最后，获取呼吸曲线，并将其绘制出来。同时，将所有切片的呼吸幅度值写入到文件中，以备后续使用。

总体来说，这段代码的作用是为后续的CT图像分析和处理提供必要的切片信息和时间信息。