通过pyton计算对应ROI的gamma通过率

要计算ROI的gamma通过率，您需要有两个剂量分布——计算机计算的参考剂量分布（TPS计算的剂量分布），以及实际测量的剂量分布（例如，通过电子门诊记录的剂量分布或通过电离室测量的剂量分布）。然后，您需要使用gamma指数度量来比较这两个剂量分布。

下面是一个基本的Python代码示例，可以根据您提供的剂量分布计算ROI的gamma通过率：

import numpy as np
from scipy.ndimage import gaussian_filter

def calculate_gamma(dose_ref, dose_meas, dist, dose_threshold, dist_threshold):
    dose_ref = gaussian_filter(dose_ref, sigma=1)
    dose_meas = gaussian_filter(dose_meas, sigma=1)

    dist_matrix = np.zeros_like(dose_ref)
    for i in range(dist_matrix.shape[0]):
        for j in range(dist_matrix.shape[1]):
            dist_matrix[i, j] = np.sqrt((dist[0][i, j])**2 + (dist[1][i, j])**2 + (dist[2][i, j])**2)

    gamma_matrix = np.sqrt(((dose_meas - dose_ref)/dose_threshold)**2 + ((dist_matrix)/dist_threshold)**2)
    gamma_pass = gamma_matrix <= 1
    gamma_pass_rate = np.sum(gamma_pass)/float(gamma_pass.size)

    return gamma_pass_rate

该函数将计算剂量分布的高斯滤波版本，并使用欧几里得距离计算每个点的距离。然后，它将使用gamma指数度量来比较两个剂量分布，并返回通过率。

要使用此函数计算ROI的gamma通过率，您需要提供参考剂量分布、实际测量的剂量分布、以及距离和剂量阈值。例如：

gamma_pass_rate = calculate_gamma(dose_ref, dose_meas, dist, dose_threshold=3, dist_threshold=3)

其中，dose_ref和dose_meas是两个剂量分布（可以是2D或3D数组），dist是剂量分布中每个点的坐标（例如，像素坐标或物理坐标），而dose_threshold和dist_threshold是用于定义gamma指数的剂量和距离阈值。