在预定义的子空间中创建具有固定大小的 3D 斑点

编程问答 2022-05-16

问题描述

我的问题类似于 this 帖子（可能还有相关的 to this one）。

我想在预定义的子空间中创建随机的 3D 斑点。具体来说，我的子空间由一个二进制 3D 蒙版图像定义，该图像“存在”于更大的 3D 立方体中。这个蒙版图像再次定义了斑点应该“存在”的空间。

应该满足一些限制条件：

1.) 应该可以定义 blob 的数量。

2.) 应该可以将每个 blob 的大小定义为多个体素。换句话说，每个 blob 都应该占据我的子空间的一部分。

3.) 不应该允许 Blob 接触或重叠（这将违反第一条规则，因为它减少了 Blob 的定义数量）

4.) 每个 blob 应该是一组连接的体素，即每个体素必须直接连接到另一个体素。

我想出了代码来获取一个 mask_coords 数组，该数组包含定义子空间的所有坐标。现在我需要一个算法，将这些坐标中的一些分配给满足我的约束的不同 blob：

import numpy as np
from nilearn import masking
from nilearn.image.resampling import coord_transform
from nilearn.plotting import plot_roi
from nilearn.image import new_img_like
from nilearn.datasets import fetch_icbm152_brain_gm_mask

# get a grey matter mask image from nilearn. This is a binary 3D image that
# defines our subspace in our bigger 3D cube. 
mask_img = fetch_icbm152_brain_gm_mask()

## Get the x,y,z coordinates of our mask image. ###############################

# get mask data array and affine
mask_data,affine = masking._load_mask_img(mask_img)

# get data indices for all '1' voxels inside mask data array
mask_data_indices = np.asarray(np.nonzero(mask_data)).T.tolist()

# return coordinates for those '1' voxels. This gives us all coordinates that
# correspond to our subspace
mask_coords = np.asarray(list(zip(*mask_data_indices)))

mask_coords = coord_transform(mask_coords[0],mask_coords[1],mask_coords[2],affine)

mask_coords = np.asarray(mask_coords).T

这里还有一些代码，我们可以用它来返回一个 3D numpy 数组，我们可以用它来绘制我们的 3D 蒙版图像：

## We can convert the mask coordinates back to data array #####################

mask_indices = coord_transform(mask_coords[:,0],mask_coords[:,1],2],np.linalg.inv(affine))

mask_indices = np.asarray(mask_indices,dtype=int).T

empty_array = np.zeros(mask_data.shape)

for indices in mask_indices.tolist():
    empty_array[indices[0],indices[1],indices[2]] = True
    
mask_img_from_indices = new_img_like(mask_img,empty_array)

# show results
plot_roi(mask_img_from_indices,bg_img=None,draw_cross=False)

enter image description here

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

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3dprocedural-generationpythonrandomshapes