在 Python 中使用插值统一 ct 扫描体素大小

Question

我在Matlab中使用过interp2，例如下面的代码，这是@rayryeng在Three dimensional (3D) matrix interpolation in Matlab:

中的回答的一部分

d = size(volume_image)
[X,Y] = meshgrid(1:1/scaleCoeff(2):d(2), 1:1/scaleCoeff(1):d(1));
for ind = z
    %Interpolate each slice via interp2   
    M2D(:,:,ind) = interp2(volume_image(:,:,ind), X, Y);   
end

维度示例：

The image size is 512x512 and the number of slices is 133. So:
volume_image(rows, columns, slices in 3D dimenson) : 512x512x133 in 3D dimenson
X: 288x288
Y: 288x288
scaleCoeff(2): 0.5625
scaleCoeff(1): 0.5625
z = 1 up to 133 ,hence z: 1x133
ind: 1 up to 133
M2D(:,:,ind) finally is 288x288x133 in 3D dimenson

Aslo，Matlabs 大小语法：（行、列、第 3 维切片）和 Python 大小语法：（第 3 维切片、行、列）。但是，将Matlab代码转换为Python代码后出现错误，ValueError: Invalid length for input z for non rectangular grid:

for ind in range(0, len(z)+1):
    M2D[ind, :, :] = interpolate.interp2d(X, Y, volume_image[ind, :, :]) # ValueError: Invalid length for input z for non rectangular grid

怎么了？非常感谢。

Answer 1

在 MATLAB 中，interp2 的参数为：

result = interp2(input_x, input_y, input_z, output_x, output_y)

您只使用了后 3 个参数，前两个参数假定为 input_x = 1:size(input_z,2) 和 input_y = 1:size(input_z,1)。

在 Python 中，scipy.interpolate.interp2 完全不同：它接受 MATLAB 函数的前 3 个输入参数，returns 一个您可以调用以获取插值的对象：

f = scipy.interpolate.interp2(input_x, input_y, input_z)
result = f(output_x, output_y)

按照文档中的示例，我得到了这样的结果：

from scipy import interpolate
x = np.arange(0, volume_image.shape[2])
y = np.arange(0, volume_image.shape[1])
f = interpolate.interp2d(x, y, volume_image[ind, :, :])
xnew = np.arange(0, volume_image.shape[2], 1/scaleCoeff[0])
ynew = np.arange(0, volume_image.shape[1], 1/scaleCoeff[1])
M2D[ind, :, :] = f(xnew, ynew)

[代码未经测试，如有错误请告知。]

Answer 2

您可能对 scipy.ndimage.zoom 感兴趣。如果您从一个规则网格插值到另一个规则网格，它比 scipy.interpolate.interp2d 更快更容易使用。

示例请参见此答案：

你可能想要这样的东西：

import scipy.ndimage as ndimage
M2D = ndimage.zoom(volume_image, (1, scaleCoeff[0], scaleCoeff[1])

在 Python 中使用插值统一 ct 扫描体素大小

Unification ct scan voxel size by using interpolation in Python

python

matlab

interpolation

dicom