Искусственный интеллект в обработке и анализе медицинских МРТ-снимков с использованием OpenCV. NemtyrevAI
Чтение книги онлайн.

Читать онлайн книгу Искусственный интеллект в обработке и анализе медицинских МРТ-снимков с использованием OpenCV - NemtyrevAI страница 3

СКАЧАТЬ файлов. В Python вы можете использовать библиотеку pydicom для чтения DICOM файлов. Вот пример кода для загрузки серии DICOM файлов:

      ``` python

      import os

      import pydicom

      def load_dicom_series(directory):

      dicom_files = [os.path.join(directory, file) for file in os.listdir(directory) if file.endswith(".dcm")]

      dicom_files.sort() # Сортируем файлы в правильном порядке

      slices = [pydicom.dcmread(file) for file in dicom_files] # Чтение DICOM файлов

      return slices

      ```

      3. Извлечение данных из DICOM файлов: DICOM файлы содержат метаданные и пиксельные данные снимков. Вы можете извлечь пиксельные данные, а также другую информацию, такую как интенсивность окна, положение и ориентацию снимков. Вот пример кода для извлечения пиксельных данных из DICOM файлов:

      ``` python

      def extract_pixel_data(dicom_slices):

      pixel_data = [slice.pixel_array for slice in dicom_slices] # Извлечение пиксельных данных

      return pixel_data

      ```

      4. Отображение МРТ снимков: После извлечения пиксельных данных вы можете использовать функции OpenCV для отображения снимков. Примените масштабирование и настройте цветовую карту в соответствии с вашими потребностями. Вот пример кода для отображения МРТ снимков с использованием OpenCV:

      ``` python

      import cv2

      def display_images(images):

      for image in images:

      cv2.imshow("MRI Image", image)

      cv2.waitKey(0)

      cv2.destroyAllWindows()

      ```

      Это основные шаги для загрузки и отображения МРТ снимков в формате DICOM с помощью OpenCV. Вы можете настроить код в соответствии с вашими потребностями, например, добавить функции обработки изображений или изменить способ отображения.

      2.2 Улучшение контрастности и яркости

      Часто МРТ снимки могут иметь низкую контрастность или неравномерное распределение яркости, что затрудняет их анализ. В этом разделе мы рассмотрим различные техники улучшения контрастности и яркости изображений с использованием OpenCV. Мы изучим методы гистограммного выравнивания, адаптивного эквализации гистограммы и применение фильтров для улучшения качества изображений.

      Для улучшения контрастности и яркости МРТ снимков с помощью OpenCV можно использовать следующие методы:

      1. Гистограммное выравнивание (Histogram Equalization): Гистограммное выравнивание является методом, который распределяет интенсивности пикселей по всему диапазону яркости для получения лучшей видимости деталей. В OpenCV вы можете использовать функцию `cv2.equalizeHist()` для применения гистограммного выравнивания. Вот пример кода:

      ``` python

      import cv2

      def enhance_contrast_histogram(image):

      image_equalized = cv2.equalizeHist(image)

      return image_equalized

      ```

      2. Адаптивная эквализация гистограммы (Adaptive Histogram Equalization): Адаптивная эквализация гистограммы позволяет улучшить контрастность и яркость изображений с учетом локальных особенностей. Вместо глобального преобразования гистограммы, она разделяет изображение на небольшие блоки и применяет гистограммное выравнивание к каждому блоку независимо. В OpenCV вы СКАЧАТЬ