医学论文的图能用Python

下面Python代码来演示如何编程处理心血管冠脉造影DICOM图像信息。1. 导入主要框架：SimpleITK、pydicom、PIL、cv2和numpyimport SimpleITK as sitkfrom PIL import Imageimport pydicomimport numpy as npimport cv22. 应用SimpleITK框架来读取DICOM文件的矩阵信息。如果DICOM图像是三维螺旋CT图像，则帧参数则代表CT扫描层数；而如果是造影动态电影图像，则帧参数就是15帧/秒的电影图像帧数。def loadFile(filename):ds = (filename)img_array = (ds)frame_num, width, height = img_array, frame_num, width, height3. 应用pydicom来提取患者信息。def loadFileInformation(filename):information = {}ds = (filename) information['PatientID'] = ['PatientName'] = ['PatientBirthDate'] = ['PatientSex'] = ['StudyID'] = ['StudyDate'] = ['StudyTime'] = ['InstitutionName'] = ['Manufacturer'] = ['NumberOfFrames'] = return information4. 应用PIL来检查图像是否被提取。def showImage(img_array, frame_num = 0):img_bitmap = (img_array[frame_num])return img_bitmap5. 采用CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)技术来优化图像。def limitedEqualize(img_array, limit = ):img_array_list = []for img in img_array:clahe = (clipLimit = limit, tileGridSize = (8,8))((img))img_array_limited_equalized = (img_array_list)return img_array_limited_equalized

python是一种脚本语言，matlab顾名思义叫“数学实验室”就是专门为数学计算而设计的一种语言。两者应用的领域不同，各自在特殊算法的效率不同，面向的对象不同，因此相互之间并没有太多冲突。因此，python替代matlab是不大可能的。对比会发现，matlab强调的简易的操作以及全面的数学函数库（包涵了信号处理，图像处理，数值分析等库）其作用是让不善于编程的科研人员可以最短的时间内实现自己的算法。但其运算效率低下，占用资源巨大，完全无法应用于商业软件开发。而python一开始便定位为一种“开发语言”，它本身是具备开发语言的一切特征，小巧，高效（跟JAVA差不多）。但是其基本库不包涵太多数学工具，需要用户一个一个的再次安装。而且它也没有matlab当中很多集计算，显示，实时调整为一体的功能函数。因此，python是不能取代matlab在某些领域的应用的。