vxp格式软件压缩包合集下载

vxp格式软件压缩包是一种针对运行在基于MTK芯片的功能手机上的应用程序的格式。这种格式的应用程序通常可以在中国等许多亚洲地区的低端市场上找到。如果您想要下载vxp格式的应用程序，您可以在互联网上寻找vxp格式软件压缩包合集进行下载。

要下载vxp格式软件压缩包合集，您可以先在搜索引擎上搜索相关的关键词，例如“vxp软件下载”、“vxp格式应用下载”等。然后，您可以通过搜索结果中的网站或论坛下载这些压缩包。

需要注意的是，网上存在着许多不安全或恶意的文件下载站点，请您谨慎选择。如果您不确定一个网站的可信度，请搜索该网站的评价或者寻求其他用户的建议。

同时，下载vxp格式软件压缩包前，您应该了解自己的手机是否支持这种格式，并在下载和安装应用程序时要注意安全问题。建议您不要在应用商店以外的地方下载应用程序，以免下载到危险的文件。

总之，如何下载vxp格式软件压缩包合集，需要您对互联网上的文件安全问题保持警觉，注意选择可信度高的下载站点，并保持对自己手机的安全意识。

相关问题

帮我按行详细解释这段代码 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从 DICOM 文件中获取包含特定区域（GTV，Gross Tumor Volume）的 CT 切片，并将这些切片的扫描时间与呼吸曲线对应。

- `GTV_indexes = []`：初始化 GTV 切片索引列表。
- `GTVs_sum = np.zeros((512,512))`：初始化 GTV 切片的像素值之和为零。
- `minXY` 和 `maxXY`：分别初始化为 600 和 -1。它们将被用于记录包含 GTV 轮廓的 CT 切片的最小和最大 XY 坐标。
- `for time in times:`：遍历所有 CT 扫描的时间。
- `path = folder+patient+'\\'+str(int(time))`：构建包含 CT 切片文件的路径。
- `minXY1,maxXY1,GTV_index = findContours(path,isPlot=False)`：在当前 CT 切片中查找包含 GTV 轮廓的切片，并返回该切片的最小和最大 XY 坐标以及切片索引。
- `GTV_indexes=np.append(GTV_indexes,GTV_index)`：将当前 GTV 切片的索引添加到 GTV 切片索引列表中。
- `if minXY>minXY1: minXY = minXY1` 和 `elif maxXY<maxXY1: maxXY = maxXY1`：更新包含 GTV 轮廓的 CT 切片的最小和最大 XY 坐标。
- `GTV_indexes = np.array(GTV_indexes)`：将 GTV 切片索引列表转换为 NumPy 数组。
- `GTV_indexes = np.unique(GTV_indexes).astype(int)`：去重并将 GTV 切片索引转换为整数类型。
- `print('Cuts including GTVs: {}'.format(GTV_indexes))`：输出包含 GTV 轮廓的 CT 切片的索引。
- `writeToFile(GTV_indexes,folder+patient+'\\GTV_indexs.txt')`：将包含 GTV 轮廓的 CT 切片的索引写入文件。
- `vxpPath = folder+patient+'\\0006863819_20200730_090003.vxp'`：构建代表呼吸曲线的 .vxp 文件的路径。
- `injectTime = getInjectionTime(vxpPath)`：从 .vxp 文件中获取 CT 扫描的开始时间。
- `print('Initial injection time of CT from vxp file:{}'.format(injectTime))`：输出 CT 扫描的开始时间。
- `scanTimes = np.ones((len(times),len(cuts)))`：初始化 CT 切片的扫描时间矩阵为 1。
- `for i,time in enumerate(times,start=0):` 和 `for j,cut in enumerate(cuts,start=0):`：遍历所有 CT 扫描的时间和所有 CT 切片。
- `filename = folder+patient+'\\'+str(int(time))+'\\CT.{}'.format(patient)+'.Image {}.dcm'.format(int(cut))`：构建当前 CT 切片文件的路径。
- `scanTime = getScanTime(filename)`：从当前 CT 切片文件中获取扫描时间。
- `scanTimes[i,j] = scanTime`：将当前 CT 切片的扫描时间添加到扫描时间矩阵中。
- `scanTimes = scanTimes-scanTimes.min()+injectTime`：从扫描时间矩阵中减去最小值并加上 CT 扫描的开始时间，以得到每个 CT 切片的扫描时间。
- `amplitudes = getBreathingCurve(vxpPath,scanTimes,isplot=1)`：从 .vxp 文件中获取呼吸曲线，并绘制该曲线。同时，返回相应的呼吸幅度。
- `writeToFile(scanTimes,folder+patient+'\\scanTimes.txt')` 和 `writeToFile(amplitudes,folder+patient+'\\amplitudes.txt')`：将 CT 切片的扫描时间和呼吸幅度分别写入文件。

folder = 'E:\medData\GTV\\' #patient = '0007921948' # 缺少时间信息 patient = '0006863819' # 重新测量后，vxp文件中补充了时间信息 name = os.listdir(folder+patient+'\\0') print(name) #os.listdir的返回值是一个列表，列表里面存储该path下面的子目录的名称 # 每个dicom文件包含多少横截面 cuts = [] for i in range(len(name)): if 'CT' in name[i][0:2]: cuts.append(i+1) cuts = np.array(cuts) times = np.linspace(0,90,10) angle = 5 numOfContourPts = int(360/angle) nums = np.linspace(0,511,512) x,y = np.meshgrid(nums,nums) #设置横纵坐标的名称以及对应字体格式 font2 = {'family' : 'Times New Roman', 'weight' : 'normal', 'size' : 20, } 帮我详细解释一下这段代码

这段代码主要是用于读取医学图像数据，并对图像进行处理。下面是对代码的逐行解释：

- `folder = 'E:\medData\GTV\\'`：设置存储医学图像数据的文件夹路径。
- `patient = '0006863819'`：设置需要读取的患者的编号。
- `name = os.listdir(folder+patient+'\\0')`：使用 Python 的内置库 os，通过 `listdir` 函数读取患者编号为 `patient` 的文件夹中的所有文件名，并将其存储在名为 `name` 的列表中。
- `cuts = []`：创建一个名为 `cuts` 的空列表，用于存储每个 DICOM 文件包含多少横截面。
- `for i in range(len(name)):`：使用 `for` 循环遍历 `name` 列表中的所有文件名。
- `if 'CT' in name[i][0:2]:`：判断当前文件名的前两个字符是否为 `'CT'`。
- `cuts.append(i+1)`：如果当前文件名的前两个字符为 `'CT'`，则将当前文件名所在的索引加 1 并添加到 `cuts` 列表中，表示该 DICOM 文件包含多少横截面。
- `cuts = np.array(cuts)`：将 `cuts` 列表转换为 NumPy 数组。
- `times = np.linspace(0,90,10)`：生成一个等差数列，从 0 开始，到 90 结束，共 10 个元素，用于表示时间轴上的标记点。
- `angle = 5`：设置每个环的角度。
- `numOfContourPts = int(360/angle)`：计算每个环上的轮廓点数，即 360 度除以 `angle`。
- `nums = np.linspace(0,511,512)`：生成一个等差数列，从 0 开始，到 511 结束，共 512 个元素，用于表示图像坐标轴上的标记点。
- `x,y = np.meshgrid(nums,nums)`：生成一个网格矩阵，其中 `x` 和 `y` 分别为行坐标和列坐标，坐标值分别从 `nums` 数组中取值。该网格矩阵用于绘制图像时的坐标系。
- `font2 = {'family' : 'Times New Roman', 'weight' : 'normal', 'size' : 20}`：设置横纵坐标的名称以及对应字体格式。