python - 无法将 DICOM 的图像数据输入图像数据生成器

Question

所以我预处理了一些 dicom 图像来馈送神经网络，并且在图像增强步骤中，图像数据生成器需要 4d 输入，而我的数据是 3d (200, 420, 420)

我尝试 reshape 数组并扩展维度，但在这两种情况下，我都无法绘制数组中的单个图像(希望图像具有 420、420 ​​形状，而我的新图像具有 420、420、1 形状)

这是我的代码；

我有三个函数可以将 DICOM 图像转换为具有良好对比度的图像；

这个需要家庭单位

def transform_to_hu(medical_image, image):
    intercept = medical_image.RescaleIntercept
    slope = medical_image.RescaleSlope
    hu_image = image * slope + intercept

    return hu_image

这个设置窗口图像值；

def window_image(image, window_center, window_width):
    img_min = window_center - window_width // 2
    img_max = window_center + window_width // 2
    window_image = image.copy()
    window_image[window_image < img_min] = img_min
    window_image[window_image > img_max] = img_max

    return window_image

这个函数加载图像:

def load_image(file_path):
    medical_image = dicom.read_file(file_path)
    image = medical_image.pixel_array

    hu_image = transform_to_hu(medical_image, image)
    brain_image = window_image(hu_image, 40, 80)
    return brain_image

然后我加载我的图像:

files = sorted(glob.glob('F:\CT_Data_Classifier\*.dcm'))
images = np.array([load_image(path) for path in files])

images.shape返回(200、512、512)
并且关于数据的一切都很好，例如我可以绘制第 100 张图像 plt.imshow(images[100])它绘制了一个图像

然后我将数据输入图像数据生成器

train_image_data = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,
    shear_range=0.,
    zoom_range=0.05,
    rotation_range=180,
    width_shift_range=0.05,
    height_shift_range=0.05,
    horizontal_flip=True,
    vertical_flip=True,
    fill_mode='constant',
    cval=0

但是，当我尝试绘图时，使用以下代码:

plt.figure(figsize=(12, 12))
for X_batch, y_batch in train_image_data.flow(trainX, trainY, batch_size=9):
    for i in range(0, 9):
        plt.subplot(330 + 1 + i)
        plt.imshow(X_batch[i])
    plt.show()
    break 

它返回
(ValueError: ('Input data in "NumpyArrayIterator" should have rank 4. You passed an array with shape', (162, 420, 420)))
我尝试 expand_dims 和 reshape 在数组的末尾添加一个额外的维度来表示 channel
但随后它返回

TypeError: Invalid shape (420, 420, 1) for image data

在 plt.imshow阶段

我是一名医生而不是有经验的程序员，所以我非常感谢你的帮助。干杯。

Answer 1

您添加一个额外的维度来表示 channel 是正确的。那部分看起来不错。问题在于绘图。为此，您可以使用:

plt.matshow(x[..., 0]).

哪里 x是 3D 数组。语法 x[..., 0]表示取数组 x 最后一维的索引 0 .省略号 ( ... ) 是填充维度的简写。对于 3D 数组，等效的调用将是 x[:, :, 0] .