if isplot==1: plt.figure(figsize=(20,20)) amplitudesA=np.zeros(scanTimes.shape) for i in range(0,scanTimes.shape[0]): plt.subplot(len(times),1,i+1) plt.plot(timestamps,amplitudes,'k') plt.plot(timestamps[index].tolist(),amplitudes[index].tolist(),'b') # 出束 plt.plot(timestamps[indexP].tolist(),amplitudes[indexP].tolist(),'go')# 波峰 plt.plot(timestamps[indexZ].tolist(),amplitudes[indexZ].tolist(),'yo')# 波谷 for j in range(0,scanTimes.shape[1]): distance = abs(scanTimes[i,j]-timestamps) index0 = [np.argmin(distance)] amplitudesA[i,j] = amplitudes[index0[0]] plt.plot(scanTimes[i,:],amplitudesA[i,:],'r.') # CT扫描时间 plt.show()

这段代码是一个条件语句，当`isplot`的值为1时，才会执行其中的代码块。

首先，它创建了一个大小为(20,20)的新图形窗口，用于绘制后续的子图。然后，它初始化了一个与`scanTimes`形状相同的全零数组`amplitudesA`。

接下来，它使用一个循环遍历`scanTimes`数组的行（`scanTimes.shape[0]`表示行数）。在每次循环中，它使用`plt.subplot()`函数创建一个子图，并将其放置在整个图形窗口中的合适位置。子图的数量与`times`数组的长度相同。

在每个子图中，它使用`plt.plot()`函数绘制了原始数据`timestamps`和`amplitudes`的曲线，并使用不同的颜色和标记绘制了索引数组`index`、`indexP`和`indexZ`对应的数据点。

然后，它通过循环遍历`scanTimes`数组的列（`scanTimes.shape[1]`表示列数），计算每个扫描时间点与`timestamps`之间的距离，并找到最小距离对应的索引。这些最小距离对应的幅度值被存储在`amplitudesA`数组的对应位置。

最后，使用`plt.plot()`函数绘制了每个扫描时间点和对应的幅度值的散点图。

最后，使用`plt.show()`函数显示绘制的图形。注意，此代码段中的图形绘制依赖于`matplotlib`库。

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minXY = 600 maxXY = -1 if isPlot==True: plt.figure(figsize=(20,3)) for k in range(0,numberOfContours): rfContent = contours[labelID].ContourSequence[k] dcmUID = rfContent.ContourImageSequence[0].ReferencedSOPInstanceUID cuts.append(dcmSOPs.index(dcmUID)) numberOfPoints = rfContent.NumberOfContourPoints conData = np.zeros((numberOfPoints,3)) pointData = np.zeros((numberOfPoints,3))

这段代码主要是用来读取轮廓数据并计算出其中的切片(cuts)。具体来说，它通过循环遍历每个轮廓，然后获取该轮廓所在的切片(dcmUID)并将其添加到cuts列表中。接下来，代码中读取每个轮廓的顶点数据，其中包括顶点的坐标信息和点的数量。最后，将顶点数据存储在conData和pointData数组中以备后续使用。如果需要在图像上绘制轮廓，则还会计算最小和最大的XY坐标，并将其用于设置绘图的尺寸。

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

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。