CBT_project/imaging/resample.py

import numpy as np
import SimpleITK as sitk
from config.constant import LABEL_MAP

def resample_img(sitk_image, out_spacing=[0.5, 0.5, 0.5], is_label=False,
                 interpolator=None, cval=None):
    """重採樣到 out_spacing，完整保留物理範圍（邊界 margin 不裁剪）：
      - CT（is_label=False）：线性插值。本流程是上採樣（~0.75-1mm -> 0.5mm），
        线性即無漣波的理想重建；B-spline 會在身體 margin 等強邊界產生
        非物理的 undershoot/overshoot（量測：~0.5% 體素低於 air floor
        -1024 HU，最低 -1274，沿體輪廓形成黑暈）。
      - 預設填充值 = 影像最小值（air），而非 GetPixelIDValue()
        （對 int16 CT 回傳佔位值 2 ≈ 軟組織，會把 margin 填成軟組織）。
      - 輸出尺寸用 ceil 覆蓋原物理尺寸（round 會讓遠端端點被裁 ≤0.25mm）。
    label（is_label=True）：最近邻、填充 0。
    interpolator：明確指定插值器（None = 依 is_label 取 Linear / NearestNeighbor；
      例如 SMD 等 piecewise-linear 場用 sitk.sitkBSpline，三阶 B 样条对分段
      线性场为精确重建、無漣波）。
    cval：明確指定填充值（None = 上述預設）。
    """
    original_spacing = np.array(sitk_image.GetSpacing(), dtype=float)
    original_size = np.array(sitk_image.GetSize())
    out_spacing = np.array(out_spacing, dtype=float)
    physical = original_size * original_spacing
    out_size = [max(1, int(np.ceil(physical[i] / out_spacing[i] - 1e-6)))
                for i in range(3)]

    resample = sitk.ResampleImageFilter()
    resample.SetOutputSpacing(out_spacing.tolist())
    resample.SetSize(out_size)
    resample.SetOutputDirection(sitk_image.GetDirection())
    resample.SetOutputOrigin(sitk_image.GetOrigin())
    resample.SetTransform(sitk.Transform())

    if is_label:
        resample.SetInterpolator(interpolator or sitk.sitkNearestNeighbor)
        resample.SetDefaultPixelValue(cval if cval is not None else 0)
    elif interpolator is not None:
        resample.SetInterpolator(interpolator)
        # SMD 等 signed 場的填充：預設 0 = 表面層值（比影像 min/max 安全，
        # 不會製造假的零穿越環）；可用品值可用 cval 覆蓋
        resample.SetDefaultPixelValue(float(cval) if cval is not None else 0.0)
    else:
        resample.SetInterpolator(sitk.sitkLinear)
        # air 值 = 影像最小 HU（statistics 濾波器 streaming 計算，不載入整張 array）
        stats = sitk.StatisticsImageFilter()
        stats.Execute(sitk_image)
        resample.SetDefaultPixelValue(float(stats.GetMinimum()))

    return resample.Execute(sitk_image)