帮我详细解释一下这段代码 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')

时间: 2023-12-27 18:03:13 浏览: 25
这段代码主要是用于处理医学图像数据,以下是代码的具体解释: - GTV_indexes = []: 定义了一个名为GTV_indexes的空列表,用于存储包含GTV轮廓的切片序号。 - GTVs_sum = np.zeros((512,512)): 定义了一个512x512的全零数组,用于存储GTV轮廓在所有切片上的像素和。 - for time in times: 遍历所有的时间点,其中times是一个包含多个时间点的列表。 - path = folder+patient+'\\'+str(int(time)): 构建了DICOM文件的路径,其中folder和patient是两个字符串变量。 - minXY1,maxXY1,GTV_index = findContours(path,isPlot=False): 调用了findContours函数,该函数用于在DICOM图像中找到GTV轮廓,返回最小和最大切片序号以及包含GTV轮廓的切片序号。 - GTV_indexes=np.append(GTV_indexes,GTV_index): 将包含GTV轮廓的切片序号添加到GTV_indexes列表中。 - if minXY>minXY1: minXY = minXY1 elif maxXY<maxXY1: maxXY = maxXY1: 更新minXY和maxXY变量的值,以记录包含GTV轮廓的最小和最大切片序号。 - GTV_indexes = np.array(GTV_indexes) GTV_indexes = np.unique(GTV_indexes).astype(int): 将GTV_indexes列表转换成numpy数组,并去除重复值,最终得到包含GTV轮廓的切片序号列表。 - print('Cuts including GTVs: {}'.format(GTV_indexes)) writeToFile(GTV_indexes,folder+patient+'\\GTV_indexs.txt'): 打印出包含GTV轮廓的切片序号列表,并将其写入文件GTV_indexs.txt中。 - vxpPath = folder+patient+'\\0006863819_20200730_090003.vxp': 获取vxp文件的路径。 - injectTime = getInjectionTime(vxpPath): 调用getInjectionTime函数,该函数用于从vxp文件中获取CT扫描开始的时间点。 - scanTimes = np.ones((len(times),len(cuts))): 定义了一个大小为(len(times), len(cuts))的全1数组,用于存储每个切片的扫描时间。 - for i,time in enumerate(times,start=0): 遍历时间点列表,并枚举每个时间点的下标i。 - for j,cut in enumerate(cuts,start=0): 遍历切片列表,并枚举每个切片的下标j。 - filename = folder+patient+'\\'+str(int(time))+'\\CT.{}'.format(patient)+'.Image {}.dcm'.format(int(cut)): 构建了DICOM文件的路径。 - scanTime = getScanTime(filename): 调用getScanTime函数,该函数用于从DICOM文件中获取扫描时间。 - scanTimes[i,j] = scanTime: 将扫描时间赋值给scanTimes数组的第i行第j列。 - scanTimes = scanTimes-scanTimes.min()+injectTime: 将所有扫描时间减去最小扫描时间,并加上注射时间,以得到相对于注射时间的扫描时间。 - amplitudes = getBreathingCurve(vxpPath,scanTimes,isplot=1): 调用getBreathingCurve函数,该函数用于从vxp文件中获取呼吸曲线,并返回呼吸幅度列表。 - writeToFile(scanTimes,folder+patient+'\\scanTimes.txt')和writeToFile(amplitudes,folder+patient+'\\amplitudes.txt'): 将扫描时间和呼吸幅度分别写入文件scanTimes.txt和amplitudes.txt中。

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详细解释一下这段代码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')

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')

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

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')帮我详细解释一下这段代码

def findContours(path,isPlot=False): dcmSOPs = findSOPs(path) #path,rtFile = os.path.split(rvFileName) paths = list(map(str,path.split("\\"))) patient = paths[3] time = paths[4] rvFile = path+'\\RS.{}'.format(patient)+'.CT_{}%.dcm'.format(time) ds = pydicom.dcmread(rvFile) contours = ds.ROIContourSequence dcmFile = path+'\\CT.{}'.format(patient)+'.Image {}.dcm'.format(str(int(1))) ds = pydicom.dcmread(dcmFile) dcmOrigin = ds.ImagePositionPatient dcmSpacing = ds.PixelSpacing # GTV 为第二个轮廓 numberOfContours = len(contours[1].ContourSequence) cuts = [] # 找出包含GTV的CT minXY = 600 maxXY = -1 for k in range(0,numberOfContours): rfContent = contours[1].ContourSequence[k] # 读取该靶区所在CT切片的信息 dcmUID = rfContent.ContourImageSequence[0].ReferencedSOPInstanceUID #print(numberOfContours,len(dcmSOPs),dcmUID) #print(k,dcmSOPs.index(dcmUID)) cuts.append(dcmSOPs.index(dcmUID)) numberOfPoints = rfContent.NumberOfContourPoints # 该层靶区曲线点数 conData = np.zeros((numberOfPoints,3)) # 存储靶区曲线各点的世界坐标 pointData = np.zeros((numberOfPoints,2)) # 存储靶区曲线各点的网格体素坐标 #将靶区勾画的曲线坐标由世界坐标系转换为网格体素坐标 for jj in range(0,numberOfPoints): ii = jj*3 conData[jj,0] = rfContent.ContourData[ii+0] #轮廓世界坐标系 conData[jj,1] = rfContent.ContourData[ii+1] conData[jj,2] = rfContent.ContourData[ii+2] pointData[jj,0] = round( (conData[jj,0] - dcmOrigin[0])/dcmSpacing[0] ) #轮廓X坐标 pointData[jj,1] = round( (conData[jj,1] - dcmOrigin[1])/dcmSpacing[1] ) #轮廓Y坐标 minX = np.min(pointData[:,0]) maxX = np.max(pointData[:,0]) minY = np.min(pointData[:,1]) maxY = np.max(pointData[:,1]) if minXY>minX: minXY = minX elif minXY>minY: minXY = minY elif maxXY<maxX: maxXY = maxX elif maxXY<maxY: maxXY = maxY #print('minXY={}'.format(minXY),'maxXY={}'.format(maxXY)) cuts = np.array(cuts) writeToFile(cuts,path+'\\GTV_indexs.txt') return minXY,maxXY,cuts

if __name__ == '__main__': # -------------Adjustable global parameters---------- n=512 # pixel number m=10 # number of time phases angle = 5 # #sample points = 360/angle on the boundary numOfAngles = int(180/angle) numOfContourPts = int(360/angle) labelID = 1 # 勾画的RS文件中第几个轮廓为GTV # path of the input data folder = 'E:\\MedData\\4DCT-202305\\' #patient = '0007921948' # 缺少时间信息 patient = '0000726380' # 病人的编号 # 呼吸曲线数据文件 vxpPath = folder+patient+'\\0000726380\\0000726380_20230420_143723.vxp' # Save the generated figures to the latex file path figPath = "D:\\HUNNU\\Research\\DMD\\4D-CT\\latex-DMD插值\\modify202305\\figure\\" # -------------Auto generated global parameters---------- # 每个dicom文件包含多少横截面 name = os.listdir(folder+patient+'\\0') cuts = [] for i in range(len(name)): if 'CT' in name[i][0:2]: cuts.append(i+1) cuts = np.array(cuts) # phase name times = np.linspace(0,90,10) # image pixel coordinate nums = np.linspace(0,n-1,n) x,y = np.meshgrid(nums,nums) # 输出dicom头文件信息 filename = folder+patient+'\\0\\CT.{}'.format(patient)+'.Image 1.dcm' print('CT dicom file information:') info = loadFileInformation(filename) # 像素之间的间距,包括列间距和行间距,单位mm SliceThickness = info['SliceThickness'] # Z轴的扫描分辨率,单位mm pixelSpace = info['pixelSpace'] # 一个像素所占的实际体积 pixelVol = float(pixelSpace[0])*float(pixelSpace[0])*float(SliceThickness) print('sliceThickness=',SliceThickness,' pixelSpace=',pixelSpace)

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