【医疗影像处理】Erosion and Dilation of medical images masks using scipy.ndimage in python

对2D或者3D的医疗影像mask进行膨胀和腐蚀处理。
参考使用库scipy.ndimage

要完成的事

对3D的脑mask进行膨胀和腐蚀操作。

数据初探

对脑影像——已去脑壳并配准到标准模版上，可自己下载实验，卡阈值0得到脑mask:
index 116

index 80

对数据进行膨胀操作

将脑mask中的空洞进行填补。

brain_mask2 = ndimage.binary_closing(brain_mask, structure=np.ones((5,5,5)))

其中brain_mask : 3D脑mask array。可以使用simpleITK或者antspy读取矩阵信息。
膨胀之后的效果：

中间的孔洞被填补了，然后我们再进行腐蚀操作，减小脑的mask。

对数据进行腐蚀操作

brain_mask3 = ndimage.binary_erosion(brain_mask2, structure=np.ones((10,10,10)))

brain_mask2为上一个填补孔洞之后的脑mask。
膨胀之后再腐蚀的效果：

红色为被腐蚀掉的边界。
我们获得了比脑mask更小的mask。

有关erosion的操作

参考：https://en.wikipedia.org/wiki/Erosion_%28morphology%29

矩阵A需要被腐蚀，使用B矩阵，两个矩阵分别如下：
1111111111111111111011111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111(1)\begin{matrix} 1 &1 &1 &1 &1 &1 &1& 1&1 &1& 1 &1 &1 \\ 1& 1 &1 &1&1&1 &0 &1 &1 &1& 1& 1 &1 \\ 1 &1& 1& 1 &1& 1 &1 &1& 1 &1 &1 &1 &1 \\ 1 &1 &1& 1 &1 &1 &1& 1 &1 &1 &1 &1 &1 \\ 1 &1 &1& 1 &1& 1 &1 &1 &1 &1& 1 &1& 1 \\ 1 &1 &1 &1 &1 &1&1 &1& 1& 1 &1 &1 &1 \\ 1 &1 &1 &1 &1 &1&1 &1& 1& 1 &1 &1 &1 \\ 1 &1 &1 &1 &1 &1&1 &1& 1& 1 &1 &1 &1 \\ 1 &1 &1 &1 &1 &1&1 &1& 1& 1 &1 &1 &1 \\ 1 &1 &1 &1 &1 &1&1 &1& 1& 1 &1 &1 &1 \\ 1 &1 &1 &1 &1 &1&1 &1& 1& 1 &1 &1 &1 \\ 1 &1 &1 &1 &1 &1&1 &1& 1& 1 &1 &1 &1 \\ 1 &1 &1 &1 &1 &1&1 &1& 1& 1 &1 &1 &1 \\ \end{matrix} \tag{1} 1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111011111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111(1)
矩阵B:
111111111(2)\begin{matrix} 1 &1 &1 \\ 1& 1 &1 \\ 1 &1& 1 \\ \end{matrix} \tag{2} 111111111(2)
使用矩阵B对A进行腐蚀：
B的原点依次经过矩阵的每一个像素值，当此像素值为1并且在B覆盖的所有像素值都是1的时候，保存此像素值，否则，此像素值置为0.

因此，A被B侵蚀的情况由这个13x13矩阵给出。
0000000000000011110001111001111000111100111111111110011111111111001111111111100111111111110011111111111001111111111100111111111110011111111111001111111111100000000000000(3)\begin{matrix} 0 &0 &0 &0&0 &0 &0& 0&0&0& 0 &0 &0 \\ 0& 1 &1 &1&1&0 &0 &0 &1 &1& 1& 1 &0 \\ 0 &1& 1& 1 &1& 0 &0 &0& 1 &1 &1 &1 &0 \\ 0 &1 &1& 1 &1 &1 &1& 1 &1 &1 &1 &1 &0 \\ 0 &1 &1& 1 &1& 1 &1 &1 &1 &1& 1 &1&0 \\ 0 &1 &1 &1 &1 &1&1 &1& 1& 1 &1 &1 &0 \\ 0 &1 &1 &1 &1 &1&1 &1& 1& 1 &1 &1 &0 \\ 0&1 &1 &1 &1 &1&1 &1& 1& 1 &1 &1 &0 \\ 0 &1 &1 &1 &1 &1&1 &1& 1& 1 &1 &1 &0 \\ 0 &1 &1 &1 &1 &1&1 &1& 1& 1 &1 &1 &0 \\ 0 &1 &1 &1 &1 &1&1 &1& 1& 1 &1 &1 &0 \\ 0 &1 &1 &1 &1 &1&1 &1& 1& 1 &1 &1 &0 \\ 0 &0 &0 &0&0 &0 &0& 0&0&0& 0 &0 &0 \\ \end{matrix} \tag{3} 0000000000000011111111111001111111111100111111111110011111111111000011111111100001111111110000111111111001111111111100111111111110011111111111001111111111100000000000000(3)

有关Dilation的操作

参考： https://en.wikipedia.org/wiki/Dilation_(morphology)