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Calcul scientifique Python Discussion :

Nettoyage des données et vérifications des ID patients


Sujet :

Calcul scientifique Python

  1. #1
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    Par défaut Nettoyage des données et vérifications des ID patients
    Bonjour à vous !

    Je travaille actuellement sur un projet de recherche sur un cancer. Au total j'ai 425 patients. Aujourd'hui, je suis à l'étape où je dois vérifier la concordance entre les ID des données tabulaires avec celles des imageries en format npz. Egalement, je souhaite visualiser une image en format npz.

    Visualisation d'une image :
    Pour visualiser les deux clés (mask et scan) en image d'un patient , j'ai saisie la formule :

    data_imagery = data_mask_scan [0]
    scan = data_imagery['scan']
    mask = data_imagery['mask']
    z = 20

    fig, axes = plt.subplots (12,figsize = (20,10))

    axes [0].imshow(scan [:,:,z], cmap = 'gray')
    axes[0].set_title ("Scan")
    axes [0].axis('off')

    axes [1].imshow(mask [:,:,z], cmap='hot')
    axes [1].set_title("Mask")
    axes [1].axis('off')

    plt.subplots_adjust(hspace=0.5)
    plt.show();


    La formule fonctionne. Cependant l'affichage des clés est tout petit, car un tableau s'affiche et prend toute la place (capture d'écran). Comment virer le tableau svp ?

    Vérifier la concordance des ID patients entre les données tabulaires et les imageries

    J'ai un gros problème.
    Les images sont au format npz.
    cd_combined_output_patient contient les données cliniques des 425 patients nettoyés en format Int64.
    combined_files_npz contient les données d'imageries combinant tous les dossiers. J'ai également 425 patients de classe "list" au format :
    0-> patient_191
    1-> patient_146
    2 -> etc.
    Pour vérifier la corrélation des cd_combined_output_patient ['Patient_ID'] avec combined_files_npz[case_ID], les deux doivent être en Int64. Ce sera aussi plus facile pour les analyses !

    Quand je demande la formule :
    [I]for i, image in enumerate(imagery_npz):
    case_id = combined_files_npz.split("/")[-1].split(".")[0]
    print(f"{i} → {case_id}")

    Qui me permet d'attributer les case_id aux J'ai les 425 patients qui apparaissent. Par contre, si je demande :
    print(case_id)
    Je n'ai que le patient_188 qui appraraît. D'ailleurs, pourquoi le patient_188 est pas un autre ?

    J'avoue que je suis en train de sécher. Quelqu'un peut m'aider svp ?

    Est-ce que je ne pourrai pas créer une colonne dans combined_files_npz pour y mettre les cases_id en format int64 ?
    Car, ici c'est la liste des noms des fichiers au final.
    Images attachées Images attachées  

  2. #2
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    Bonjour,

    Avez-vous essayez avec simplement :

    Code Python : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=1)

    ou

    Code Python : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2)

    à la place de votre commande.

    Cdlt,
    Vous trouverez dans la FAQ, les sources ou les tutoriels, de l'information accessible au plus grand nombre, plein de bonnes choses à consulter sans modération

    Des tutoriels pour apprendre à créer des formulaires de planning dans vos applications Access :
    Gestion sur un planning des présences et des absences des employés
    Gestion des rendez-vous sur un calendrier mensuel


    Importer un fichier JSON dans une base de données Access :
    Import Fichier JSON

  3. #3
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    Salut,

    J'avoue que je suis en train de sécher. Quelqu'un peut m'aider svp ?
    Sans un minimum de code et de données pour reproduire ce que vous constatez, on pourra faire des hypothèses plus ou moins farfelues... mais ça ne va pas vous aider.
    Et comme les données médicales sont à priori confidentielles ça ne va pas être facile.

    - W
    Architectures post-modernes.
    Python sur DVP c'est aussi des FAQs, des cours et tutoriels

  4. #4
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    Bonjour,

    Avez-vous essayez avec simplement :

    Code Python : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=1)

    ou

    Code Python : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2)

    à la place de votre commande.

    Cdlt,
    Super ! Je te remercie ! Les problèmes ont été résolus

  5. #5
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    Salut,



    Sans un minimum de code et de données pour reproduire ce que vous constatez, on pourra faire des hypothèses plus ou moins farfelues... mais ça ne va pas vous aider.
    Et comme les données médicales sont à priori confidentielles ça ne va pas être facile.

    - W
    Je suis d'accord ! J'ai réussi à contourner le problème, merci d'y avoir pris part

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