基于Python的医学图像处理实例代码

基于 Python 的医学图像处理是一个广泛应用领域，例如分割、增强和分析医学影像数据。下面是一个简单的例子，我们将展示如何使用开源库 `skimage` 和 `numpy` 来加载和预处理CT图像：

# 导入所需的库
from skimage import io, exposure, filters
import numpy as np

# 加载 CT 图像
ct_image = io.imread('path_to_your_ct_scan.jpg', plugin='freeimage')

# 数据预处理
# (1) 将灰度图像转换为二值图像（这里仅做演示，实际应用中可能需要更复杂的阈值选择）
binary_image = filters.threshold_otsu(ct_image) > ct_image

# (2) 对图像进行直方图均衡化，增加对比度
equilibrated_image = exposure.equalize_adapthist(binary_image)

# (3) 可视化原始和处理后的图像
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.subplot(1, 2, 1), plt.imshow(ct_image, cmap='gray')
plt.title('Original Image'), plt.axis('off')
plt.subplot(1, 2, 2), plt.imshow(equilibrated_image, cmap='gray')
plt.title('Processed Image'), plt.axis('off')
plt.show()