Discussion :

[Memboro]

Bonjour à tous,

Je travaille actuellement sur un projet où je dois segmenter des images CT pour en retirer seulement les muscles, ensuite pouvoir les sélectionner pour ne générer que le muscle voulu en 3D avec les autres slices...

Et là je bloque un peu car j'ai segmenté mon image pour obtenir que les muscles, mais il y a de la peau et autres qui ont le même threshold et j'aimerais éliminer ces inclusions. Seulement je ne sais pas comment faire. J'aurais 2 questions :

1) En gros, j'ai cette image en pièce jointe. Il faudrait enlever la peau et les autres choses autour mais en gardant un maximum la forme des muscles.

J'ai essayé imerode, imdilate, imopen etc... mais je perds trop "d'informations" car il supprime les muscles intercostaux par exemple.

Alors j'ai pensé à créer un objet (ou autre) en balayant toute la matrice et en sélectionnant les pixels qui sont l'un à côté de l'autre. Donc par exemple, la peau ferait un objet, le muscle un autre, et le reste serait soit détruit ou formerait d'autre objets.

Comme ça je ne perdrais pas d'informations en déformant le muscle, mais je ne vois pas trop comment m'y prendre. Auriez-vous un point de départ?

2) Je voudrais ensuite n'avoir que cette objet (les muscles) et le superposer sur l'image original en transparence pour pouvoir comparer les deux images, est-ce possible?

Merci d'avance pour votre aide!

[Jean Dumoncel]

Bonjour,

Alors j'ai pensé à créer un objet (ou autre) en balayant toute la matrice et en sélectionnant les pixels qui sont l'un à côté de l'autre. Donc par exemple, la peau ferait un objet, le muscle un autre, et le reste serait soit détruit ou formerait d'autre objets.

Cela s'appelle une analyse en composante connexes, et ça peut se faire à l'aide de bwlabel si tu as l'image processing toolbox.

2) Je voudrais ensuite n'avoir que cette objet (les muscles) et le superposer sur l'image original en transparence pour pouvoir comparer les deux images, est-ce possible?

Le sujet a déjà été abordé sur le forum, je t'invite à faire une petite recherche.

[Memboro]

Merci beaucoup pour ton aide! Par contre je rencontre encore quelques problèmes et je ne comprends pas bien la signification du code je crois.

Voici mon code :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
 
figure(3),
imshow(I_valk_med, []); title('Segmented image');
 
%% Morphological operations I
 
%     L = bwlabel(BW,N) returns a matrix L, of the same size as BW,
%     containing labels for the connected components in BW. N can have a
%     value of either 4 or 8, where 4 specifies 4-connected objects and 8
%     specifies 8-connected objects; if the argument is omitted, it defaults
%     to 8.
 
[Label, NUM]=bwlabel(I_valk_med);
 
%for Obj = 1 : NUM
    [Im_muscles]=Label;
    for i = 1 : size(Im_muscles,1)
        for j = 1 : size(Im_muscles,2)
            if Im_muscles(i,j) ~= 6 % valeur pour sélectionner les muscles trouvé à l'aide de la boucle for précédente
                Im_muscles(i,j)= 0;
            end
        end 
    end
    figure(4),
    imshow(Im_muscles, []); title('Muscles');
%end
 
 
%% Comparaison des images en les superposant
 
% Essai1
figure(5),
imshow(Im_filtree_med, [])
hold on
 
cmap = [1 1 1   % Couleur RGB pour les valeurs 0 de Im_muscles (fond)
        0 0 1]; % Couleur RGB pour les valeurs 1 de Im_muscles (contour)
 
Im_muscles_RGB = ind2rgb(Im_muscles,cmap);
h = imshow(Im_muscles_RGB, []);
 
set(h,'alphadata',Im_muscles)
 
hold off
 
% Essai 2 avec dégradé
 
figure(6),
imshow(Im_filtree_med, [])
hold on
 
cmap = [1 1 1   % Couleur RGB pour les valeurs 0 de Im_muscles (fond)
        0 0 1]; % Couleur RGB pour les valeurs 1 de Im_muscles (contour)
 
Im_muscles_RGB2 = ind2rgb(Im_muscles,cmap);
h = imshow(Im_muscles_RGB2, []);
 
alph = double(Im_muscles);
alph = alph-min(alph(:));
alph = alph/max(alph(:));
set(h,'alphadata',alph)
 
hold off
 
% Essai 3
 
figure(7),
imshow(Im_filtree_med, [])
 
hold on
 
cmap = [1 1 1   % Couleur RGB pour les valeurs 0 de Im_muscles (fond)
        0 0 1]; % Couleur RGB pour les valeurs 1 de Im_muscles (contour)
 
Im_muslces_RGB3 = ind2rgb(Im_muscles,cmap);
h = imshow(Im_muslces_RGB3, []);
 
alph = double(Im_filtree_med);
alph = alph-min(alph(:));
alph = alph/max(alph(:));
set(h,'alphadata',alph)
 
hold off
 
% Essai 4
 
figure(8),
imshow(Im_filtree_med, [])
 
hold on
 
cmap = [1 1 1   % Couleur RGB pour les valeurs 0 de Im_muscles (fond)
        0 0 1]; % Couleur RGB pour les valeurs 1 de Im_muscles (contour)
 
Im_muslces_RGB3 = ind2rgb(Im_muscles,cmap);
h = imshow(Im_muslces_RGB3, []);
 
set(h,'alphadata',Im_filtree_med)
 
hold off

Les images sont jointes et dans l'ordre (Im_muscles, essai 1, essai 2, essai 3 et essai 4)

Donc mon I_valk_med correspond à la matrice de l'image segmentée après thresholding (elle contient des 0 et des 5. Si je remplace les 5 par des 1, ça ne change rien).
Ensuite j'applique le bwlabel pour ne sortir que les muscles. Donc ma matrice contient ensuite des 0 et des 6. Là si je remplace les 6 par des 1, en fait, je perds la couleur bleu sur le calque. Je ne sais pas exactement pourquoi?

Ensuite, pour l'essai 1 et 2, on dirait qu'il me prend l'image segmentée plutôt que l'image filtrée comme image de fond.

Puis pour l'essai 3 et 4, il me prend bien l'image filtrée comme image de fond, mais avec des parties blanches qui ne viennent de je ne sais pas où car elle n'apparaissent pas sur l'image filtrée. De plus, à la place de mettre Im_muscles dans set, j'ai mis Im_filtree_med, ce qui ne fait pas un réel sens d'après ce que j'ai vu sur Colorer les contours obtenus avec la fonction EDGE. Puis, si je ne mets pas l'effet de dégradé, ça me donne une image très bizarre (essai 4).

Donc pourriez-vous m'expliquer exactement comment fonctionne cette partie de code svp?
Et est-il possible d'augmenter la transparence? Car comme j'ai compris, avec alphadata, c'est fait automatiquement, juste?

Encore merci pour votre aide!

[Jerome Briot]

Essaie avec la dernière méthode comme ceci :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
I = Im_filtree_med;
BW = Im_muscles==6;
 
figure
colormap(gray)
imagesc(I);
axis image
 
hold on
 
cmap = [0 0 0   % Couleur RGB pour les valeurs 0 de BW1 (fond)
        0 0 1]; % Couleur RGB pour les valeurs 1 de BW1 (contour)
 
RGB(:,:,1) = BW*cmap(2,1)+~BW*cmap(1,1);
RGB(:,:,2) = BW*cmap(2,2)+~BW*cmap(1,2);
RGB(:,:,3) = BW*cmap(2,3)+~BW*cmap(1,3);
 
image(RGB,'alphadata',BW)
 
axis image

[Memboro]

Merci, ça marche!!!!

Juste une dernière question concernant la transparence :
Est-il possible de l'augmenter ou non, car je suis allé sur le site ci-dessous, mais je ne suis pas sûr d'avoir compris. Il faudrait utiliser AlphaDataMapping?

http://www.mathworks.ch/ch/help/matl...html#AlphaData

En tout cas, merci pour votre aide!

[Jerome Briot]

Il n'y a que deux niveaux de transparence.

Si BW = 0 => opaque
Si BW = 1 => transparent

[Memboro]

Ah ok, merci beaucoup pour ton aide.

J'aurais encore une question pour un code qui me semble correct (de plus, je n'ai pas de message d'erreur) mais qui prend un temps considérable, ou alors il tourne en rond, je ne sais pas et j'aimerais savoir s'il y a un moyen d'alléger le coût de calcul par une autre formulation.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
 
% On fixe le nombre de thresholds que l'on désire, minimum 8 pour afficher
% les muscles
 n=8;
 
    % thresh est un vecteur 1xn qui contient les thresholds
    % metric correspond à l'efficacité à segmenter l'image en n+1 classes
    [thresh_med, metric_med] = multithresh(Im_filtree_med, n);
 
    % Apply the thresholds to obtain segmented image
    I_seg_med = imquantize(Im_filtree_med, thresh_med);
 
    % on affiche les images segmentées correspondant aux muscles
    [I_valk_med]=I_seg_med;
    for i = 1:size(I_valk_med,1)
        for j = 1:size(I_valk_med,2)
            for k = 1 : n-1              
                if sum(I_valk_med(:)==k) > sum(I_valk_med(:)==k+1)
                   val_muscles = k;
                else val_muscles = k+1;
                end
            end
 
            % On modifie la matrice pour ne garder que la partie muscles,
            % peau, ...
            if I_valk_med(i,j) ~= val_muscles % val_muscles correspond au nombre pour sélectionner le threshold correspondant aux muscles, à la peau, ...
               I_valk_med(i,j)= 0;
            end
 
        end
    end

En gros, où il a du mal, c'est sur la boucle for avec la somme qui renvoie la valeur du threshold qui retourne la plus grande partie segmentée, à savoir les muscles.

De plus, je profite maintenant de demander comme ça je ne créerai pas de topic supplémentaire. Plus tard, je veux séparer les différents muscles, les colorer et qu'ensuite, l'utilisateur choisisse un muscle en cliquant dessus et que ca le fasse en 3D directement. Pour ce faire, je devrai utiliser une interface GUI, est-ce exact? Même si ce n'est qu'un clic, du moment où il y a une interaction avec l'utilisateur, il faut une interface graphique?

Merci beaucoup!


EDIT : En fait j'ai trouvé une autre méthode assez lourde mais qui marche. Donc merci pour votre aide.