pyvista.examples.downloads.download_whole_body_ct_male

pyvista.examples.downloads.download_whole_body_ct_male#

download_whole_body_ct_male(load=True, *, high_resolution=False)[ソース]#

117の解剖学的構造がセグメント化された男性被験者のCT画像をダウンロードします。

このデータセットは、zenodo から入手可能な TotalSegmentator dataset, version 2.0.1 の 's1397' を対象としています。詳細は原著論文を参照のこと:

Jakob Wasserthal et al., “TotalSegmentator: Robust Segmentation of 104 Anatomic Structures in CT Images,” Radiology, Jul. 2023, doi: https://doi.org/10.1148/ryai.230024.

データセットは3つのブロックを持つ MultiBlock としてロードされる。

  • 'ct': CTデータのある ImageData

  • 'segmentations': MultiBlock に 117 個の ImageData ブロックが格納されており、各ブロックにはバイナリのセグメンテーションラベルが格納されています。ブロックは解剖学的構造（例えば 'heart' ）によって命名され、アルファベット順にソートされます。 以下の例を参照してください。

  • 'label_map': ImageData にラベルマップ配列を追加します。ラベルマップはセグメンテーションの代替表現であり、マスクは単一のスカラー配列に結合されます。

    注釈

    ラベルマップは元のデータソースの一部ではありせん。

クリエイティブ・コモンズ 表示 4.0 インターナショナルの下でライセンスされています。

Added in version 0.45: Three dictionaries are now included with the dataset's user_dict to map label names to ids and colors:

  • 'names_to_colors' : maps segment names to 8-bit RGB colors.

  • 'names_to_ids' : maps segment names to integer ids used by the label map.

  • 'ids_to_colors' : maps label ids to colors.

The label ids are the ids used by the included label map.

バージョン 0.45 で変更: A downsampled version of this dataset with dimensions (160, 160, 273) is now returned. Previously, a high-resolution version with dimensions (320, 320, 547) was returned. Use high_resolution=True for the high-resolution version.

パラメータ:
loadbool, default: True

True に設定すると，データセットをダウンロードした後に読み込みます． False に設定すると，ファイル名のみが返されます．

high_resolutionbool, default: False

Set this to True to return a high-resolution version of this dataset. By default, a resampled version with a 0.5 sampling rate is returned.

Added in version 0.45.

戻り値:
pyvista.MultiBlock か str

load に応じて，データセットまたはファイル名を指定します．

例

データセットをロードし、そのプロパティのいくつかを取得します。

>>> from pyvista import examples
>>> import pyvista as pv
>>> dataset = examples.download_whole_body_ct_male()

Get the CT image.

>>> ct_image = dataset['ct']
>>> ct_image
ImageData (...)
  N Cells:      6876432
  N Points:     6988800
  X Bounds:     7.500e-01, 4.778e+02
  Y Bounds:     7.500e-01, 4.778e+02
  Z Bounds:     7.527e-01, 8.182e+02
  Dimensions:   160, 160, 273
  Spacing:      3.000e+00, 3.000e+00, 3.005e+00
  N Arrays:     1

Get the segmentation label names and show the first three.

>>> segmentations = dataset['segmentations']
>>> label_names = segmentations.keys()
>>> label_names[:3]
['adrenal_gland_left', 'adrenal_gland_right', 'aorta']

Get the label map and show its data range.

>>> label_map = dataset['label_map']
>>> label_map.get_data_range()
(np.uint8(0), np.uint8(117))

Show the 'names_to_colors' dictionary with RGB colors for each segment.

>>> dataset.user_dict['names_to_colors']

Show the 'names_to_ids' dictionary with a mapping from segment names to segment ids.

>>> dataset.user_dict['names_to_ids']

Create a surface mesh of the segmentation labels.

>>> labels_mesh = label_map.contour_labels()

Color the surface using color_labels(). Use the 'ids_to_colors' dictionary that's included with the dataset to map the colors.

>>> colored_mesh = labels_mesh.color_labels(
...     colors=dataset.user_dict['ids_to_colors']
... )

CT画像とセグメンテーションラベルを一緒にプロットします。

>>> pl = pv.Plotter()
>>> _ = pl.add_volume(
...     ct_image,
...     cmap='bone',
...     opacity='sigmoid_8',
...     show_scalar_bar=False,
... )
>>> _ = pl.add_mesh(colored_mesh)
>>> pl.view_zx()
>>> pl.camera.up = (0, 0, 1)
>>> pl.camera.zoom(1.3)
>>> pl.show()
../../../_images/pyvista-examples-downloads-download_whole_body_ct_male-1_00_00.png

参考

解剖学的グループの可視化

Additional examples using this dataset.

Whole Body Ct Male Dataset

詳細はデータセットギャラリーのこのデータセットをご覧ください。

Whole Body Ct Female Dataset

女性被験者の同様のデータセット。

医学のデータセット

他の医療データセットをブラウズします。

セグメンテーションマスク付きボリューム

See additional examples using this dataset.

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