【SimpleITK】分割label覆盖到原图上显示

医疗影像跟自然场景下图像的区别之一就是“像素”范围不一样，在将label覆盖到原图上时也略微不同，但是必须要将图像归一化到[0,255][0,255][0,255]。
我们使用SimpleITK的相关API来解决这个问题。
涉及到的API:

sitk.ReadImage
sitk.Cast
sitk.RescaleIntensity
sitk.LabelOverlay

数据为BraTS2019的数据，label 有4个，[0,1,2,4]。

from __future__ import print_function
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from ipywidgets import interact, FloatSlider
import SimpleITK as sitk
from myshow import myshow, myshow3d

data:

img_T1 = 'MICCAI_BraTS_2019_Data_Training/HGG/BraTS19_CBICA_ATV_1/BraTS19_CBICA_ATV_1_t1.nii.gz'
seg = 'MICCAI_BraTS_2019_Data_Training/HGG/BraTS19_CBICA_ATV_1/BraTS19_CBICA_ATV_1_seg.nii.gz'

img_T1 = sitk.ReadImage(img_T1)
# To visualize the labels image in RGB with needs a image with 0-255 range
img_T1_255 = sitk.Cast(sitk.RescaleIntensity(img_T1), sitk.sitkUInt8)myshow3d(img_T1)

覆盖label:

seg = sitk.ReadImage(seg)
myshow(sitk.LabelOverlay(img_T1_255, seg), "Brain tumor label")

完美～贼方便～

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