李佑辰 |
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答: 在计算两个不同大小的图像的互信息之前，需要将它们调整为同一大小。一种简单的方法是通过插值来实现。可以使用各种方法对图像进行插值，包括最近邻插值、双线性插值、三次样条插值等。 以下是一个 Python 代码示例，将两个 MHA 格式的图像进行插值并调整大小，以便计算它们之间的互信息。示例中使用了 SimpleITK 库，它为医学图像的处理提供了许多方便的函数和工具： import SimpleITK as sitk # 读取原始图像 image1 = sitk.ReadImage("image1.mha") image2 = sitk.ReadImage("image2.mha") # 获取原始图像信息 size1 = image1.GetSize() size2 = image2.GetSize() spacing1 = image1.GetSpacing() spacing2 = image2.GetSpacing() origin1 = image1.GetOrigin() origin2 = image2.GetOrigin() direction1 = image1.GetDirection() direction2 = image2.GetDirection() # 计算新图像信息 max_size = [max(size1[i], size2[i]) for i in range(3)] max_spacing = [max(spacing1[i], spacing2[i]) for i in range(3)] max_origin = [min(origin1[i], origin2[i]) for i in range(3)] identity_direction = [1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1] # 创建新图像 new_image1 = sitk.Image(max_size, image1.GetPixelID()) new_image1.SetSpacing(max_spacing) new_image1.SetOrigin(max_origin) new_image1.SetDirection(identity_direction) new_image2 = sitk.Image(max_size, image2.GetPixelID()) new_image2.SetSpacing(max_spacing) new_image2.SetOrigin(max_origin) new_image2.SetDirection(identity_direction) # 对新图像进行插值 resampler1 = sitk.ResampleImageFilter() resampler1.SetInterpolator(sitk.sitkLinear) resampler1.SetReferenceImage(new_image1) resampler1.SetOutputSpacing(max_spacing) resampler1.SetOutputOrigin(max_origin) resampler1.SetSize(max_size) resampler1.SetOutputDirection(identity_direction) new_data1 = resampler1.Execute(image1) resampler2 = sitk.ResampleImageFilter() resampler2.SetInterpolator(sitk.sitkLinear) resampler2.SetReferenceImage(new_image2) resampler2.SetOutputSpacing(max_spacing) resampler2.SetOutputOrigin(max_origin) resampler2.SetSize(max_size) resampler2.SetOutputDirection(identity_direction) new_data2 = resampler2.Execute(image2)在上面的代码中，我们使用 SimpleITK 库读取原始图像，然后获取它们的大小、间距、原点和方向信息。我们根据原始图像的大小和间距计算出新图像的大小和间距，并将新图像的方向设置为单位矩阵。然后，我们创建了两个新的 SimpleITK 图像对象，并将它们的间距、原点和方向设置为新的值。最后，我们使用 sitk.ResampleImageFilter 对新图像进行插值，并将插值结果保存在 new_data1 和 new_data2 中。 这样，我们就可以使用 SimpleITK 库计算两个经过插值和调整大小后的图像之间的互信息。 |
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