빔포밍 시뮬레이션 1 - 첫번째 프레임 찾기

 

전체코드

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import hilbert

file_path = r'./data/PhantomData/uri_SpV1556_VpF192_FpA343_20071121103247.rfd'

DATA_OFFSET = 22410 + 8
VECTOR_HEADER = 32
SAMPLES = 1556
VECTORS = 192
BYTES_PER_SAMPLE = 2

with open(file_path, "rb") as f:
    f.seek(DATA_OFFSET)
    raw = np.frombuffer(f.read(), dtype="<i2")

samples_per_vector = SAMPLES + VECTOR_HEADER
frame_size = samples_per_vector * VECTORS

frame = raw[:frame_size].reshape((samples_per_vector, VECTORS), order="F")
frame = frame[VECTOR_HEADER:, :]

analytic = hilbert(frame, axis=0)
envelope = np.abs(analytic)

bmode = np.log10(envelope + 1e-3)

plt.figure(figsize=(8,6))
plt.imshow(bmode, cmap="gray", aspect='auto')
plt.title('B-mode Image (hilbert envelop & log compression)')
plt.xlabel('Vector (channel)')
plt.ylabel('Depth (samples)')
plt.colorbar(label='log  amplitude')
plt.show()

해당 코드는

원래의 rfd 파일은 343개의 프레임으로 되어있는 사진들(을 이용한 동영상) 정보가 내장되어있는데,

우선 첫번재 프레임을 추출하기 위해서 작성된 코드이다.

 

---

 

아래는 주요 파라미터이다.

SAMPLES, VECTORS 값의 경우 가로 세로 비율이라고 생각하면 될거같다.

해당 내용까지는 사이트에서 잘 설명되어있어서 문제가 없었지만

파일의 어디까지가 헤더인지 같은 경우에는 제대로 설명이 되어있지않았다.

DATA_OFFSET = 22410 + 8
VECTOR_HEADER = 32
SAMPLES = 1556
VECTORS = 192

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이후에는 RFD파일에서 RAW 데이터를 뽑아내는 것이다.

seek(number)를 할 경우 해당 파일의 number 번째 데이터부터 읽어내는것이다.

dtype='<i2'의 경우 인코딩에 관한것, 이것도 데이터 셋에 적혀있지 않아서 지피티랑 많은 씨름을 하면서 알아냈다.

'<i2'가 아니면 제대로 출력 이미지가 보이지 않음

with open(file_path, "rb") as f:
    f.seek(DATA_OFFSET)
    raw = np.frombuffer(f.read(), dtype="<i2")

 

RFD파일에 있는 raw RF 데이터의 경우 이런식으로 되어있다.

[Vector 0 Header][Vector 0 Samples]
[Vector 1 Header][Vector 1 Samples]
...
[Vector (VECTORS-1) Header][Vector (VECTORS-1) Samples]

---

벡터 한줄 = samples_per_vector 

프레임 한장 = 가로* 세로 = frame_size

samples_per_vector = SAMPLES + VECTOR_HEADER
frame_size = samples_per_vector * VECTORS

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아래 줄부터 약간 머리가 띵해진다.

frame = raw[:frame_size].reshape((samples_per_vector, VECTORS), order="F")
#       1111111111111111.2222222222222222222222222222222222222222222222222

1 구간과 2구간으로 코드를 나눌수있을거같다.

1구간은 어렵지 않게 raw 데이터 중에서 프레임 한장만 잘라내는것

2구간

reshape는 말그대로 리스트를 reshape 하는 것인데

이렇게 2중리스트로 reshape할수있다.

 

order='F'

그러면 위의 코드는 무슨 의미일까? 

매트랩과 파이썬의 리스트 저장방식이 다르다.

# PYTHON, order="C"
[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]

# MATLAB, order="F"
[0 3 6]
[1 4 7]
[2 5 8]

파이썬의 경우 row-major 방식으로 데이터를 저장하는데 매트랩의 경우 column-major 방식으로 데이터를 저장한다.

따라서 파이썬의 데이터 저장방식으로 데이터를 변환하는 과정

frame = frame[VECTOR_HEADER:, :]

np의 경우 배열의 인덱스를 가져오는 과정이 순정 파이썬과 약간 다르다. 

 

a = np.array([
 [0,  1,  2,  3,  4,]
 [10, 11, 12, 13, 14,]
 [20, 21, 22, 23, 24,]
 [30, 31, 32, 33, 34,]
 [40, 41, 42, 43, 44]
 ])
 
a[2,3] # 23
a[2,:] #[20 21 22 23 24]

a[1:4,2:5]
# [12 13 14]
# [22 23 24]
# [32 33 34]

 이와같이 []안에 ,를 이용해서 특정 인덱스 혹은 인덱스 구간을 불러올수있다.

[Vector 0 Header][Vector 0 Samples]
[Vector 1 Header][Vector 1 Samples]
...
[Vector (VECTORS-1) Header][Vector (VECTORS-1) Samples]

이전에 설명했다싶이 모든 열에 header가 있으니 header 를 제거하는 라인이라고 보면될거같다.

 

이렇게 하면 첫번째 프레임의 데이터 값만을 추출할수있다.