删除3-D阵列中阈值以下的连接组件

Question

我正在使用Python的3-D Numpy阵列进行工作，并希望对脑肿瘤分割图像的CNN输出进行后处理。我们获得了一个3-D(208x208x155(Numpy阵列，每个像素的值为0/1/2/4。我想删除阈值小于1000的阈值以获得更好的结果。

我尝试了侵蚀，但没有得到很好的效果。谁能帮我？

Answer 1

好吧，当您意识到自己时，缩水和成长将不是解决此问题的方法。您需要做的是区域标签，似乎Scipy有一种方法可以让您为ND图像做到这一点。

我假设阈值小于1000，是指连接组件中像素值的总和。

这是我将如何做的概述。

from scipy.ndimage import label
segmentation_mask = [...]  # This should be your 3D mask.
# Let us create a binary mask.
# It is 0 everywhere `segmentation_mask` is 0 and 1 everywhere else.
binary_mask = segmentation_mask.copy()
binary_mask[binary_mask != 0] = 1
# Now, we perform region labelling. This way, every connected component
# will have their own colour value.
labelled_mask, num_labels = label(binary_mask)
# Let us now remove all the too small regions.
refined_mask = segmentation_mask.copy()
minimum_cc_sum = 1000
for label in range(num_labels):
    if np.sum(refined_mask[labelled_mask == label]) < minimum_cc_sum:
        refined_mask[labelled_mask == label] = 0