Update app.py

app.py

@@ -135,76 +135,85 @@ def draw_mri(mri_result):
     ax.axis('off')
     return get_image_from_plot(fig)
 
-# --- ฟังก์ชันวาดกราฟ Pulse Sequence (RF, Gx, Gy, Echo) ---
+# --- ฟังก์ชันวาดกราฟ Pulse Sequence รูปแบบใหม่ (เหมือนภาพอ้างอิง) ---
 def draw_pulse_sequence(current_step, total_steps):
-    fig, axes = plt.subplots(4, 1, figsize=(5, 6), gridspec_kw={'height_ratios': [1, 1, 1.5, 1]})
-    t = np.linspace(0, 10, 500)
+    fig, axes = plt.subplots(4, 1, figsize=(5, 6), sharex=True, gridspec_kw={'height_ratios': [1, 1.5, 1, 1]})
+    t = np.linspace(0, 10, 1000)
     
-    # 1. RF
+    # 1. RF Pulse (90° และ 180°)
     ax = axes[0]
-    rf = np.sinc(t - 2) * (t > 0) * (t < 4)
-    ax.plot(t, rf, color='black', lw=2)
+    rf90 = np.sinc(t - 1.5) * (t > 0.5) * (t < 2.5)
+    rf180 = np.sinc((t - 4.5)*2) * (t > 3.5) * (t < 5.5) * 1.5
+    ax.plot(t, rf90 + rf180, color='black', lw=2)
+    ax.text(1.5, 1.2, '90°', ha='center', fontsize=12, fontweight='bold')
+    ax.text(4.5, 1.7, '180°', ha='center', fontsize=12, fontweight='bold')
     ax.text(0, 0.5, 'RF', fontsize=14, fontweight='bold', va='center', ha='right', transform=ax.get_yaxis_transform())
     ax.axis('off')
     
-    # 2. Gx (Frequency Encoding)
+    # 2. Gy (Phase Encoding) เรียงเส้นจากบวกไปลบ
     ax = axes[1]
-    gx = np.zeros_like(t)
-    gx[(t > 4.5) & (t < 5.5)] = -1 # Dephase
-    gx[(t > 6) & (t < 9)] = 1      # Readout
-    ax.plot(t, gx, color='black', lw=2)
-    ax.fill_between(t, gx, 0, alpha=0.3, color='gray')
-    ax.text(0, 0, 'Gx', fontsize=14, fontweight='bold', va='center', ha='right', transform=ax.get_yaxis_transform())
-    ax.axis('off')
-    
-    # 3. Gy (Phase Encoding)
-    ax = axes[2]
     gy_vals = np.linspace(1, -1, total_steps)
     for i, gy_amp in enumerate(gy_vals):
         gy = np.zeros_like(t)
-        gy[(t > 4.5) & (t < 5.5)] = gy_amp
+        gy[(t > 2.5) & (t < 3.5)] = gy_amp
         if i == current_step:
-            ax.plot(t, gy, color='red', lw=3, zorder=10) # ไฮไลต์เส้นปัจจุบัน
-        elif i < current_step:
-            ax.plot(t, gy, color='gray', lw=1, alpha=0.5)
+            ax.plot(t, gy, color='red', lw=3, zorder=10) # ไฮไลต์เส้นทำงาน
         else:
-            ax.plot(t, gy, color='blue', lw=1, alpha=0.3)
+            ax.plot(t, gy, color='black', lw=1, alpha=0.3)
     ax.text(0, 0, 'Gy', fontsize=14, fontweight='bold', va='center', ha='right', transform=ax.get_yaxis_transform())
     ax.axis('off')
+
+    # 3. Gx (Frequency Encoding) มีลบ (Dephasing) แล้วบวก (Readout)
+    ax = axes[2]
+    gx = np.zeros_like(t)
+    gx[(t > 2.5) & (t < 3.5)] = -0.5 
+    gx[(t > 6) & (t < 9)] = 0.5      
+    ax.plot(t, gx, color='black', lw=2)
+    ax.fill_between(t, gx, 0, alpha=0.3, color='gray')
+    ax.text(0, 0, 'Gx', fontsize=14, fontweight='bold', va='center', ha='right', transform=ax.get_yaxis_transform())
+    ax.axis('off')
     
-    # 4. Echo
+    # 4. Signal (Echo)
     ax = axes[3]
-    echo = np.sinc(t - 7.5) * (t > 6) * (t < 9)
-    ax.plot(t, echo, color='black', lw=2)
-    ax.text(0, 0.5, 'Echo', fontsize=14, fontweight='bold', va='center', ha='right', transform=ax.get_yaxis_transform())
+    echo_env = np.exp(-((t - 7.5)**2) / 0.5) * (t > 6) * (t < 9)
+    ax.plot(t, echo_env, color='black', lw=2)
+    ax.fill_between(t, echo_env, 0, alpha=0.3, color='gray')
+    ax.text(0, 0.5, 'Signal\n(Echo)', fontsize=14, fontweight='bold', va='center', ha='right', transform=ax.get_yaxis_transform())
     ax.axis('off')
     
     plt.tight_layout()
     return get_image_from_plot(fig)
 
+# --- ฟังก์ชันการเติม K-Space จากซ้ายบนลงมา (เส้นทึบขาว) ---
 def draw_kspace_filling(current_step, total_steps, mode_type, real_bg):
     fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 6))
-    display_img = np.zeros((224, 224))
+    
+    # พิกัด K-space ภาพขนาด 224x224
     lines_per_step = 224 // total_steps
     current_line_idx = current_step * lines_per_step
     
     if mode_type == "ข้อมูลจำลอง (Simulated)":
-        Y, X = np.ogrid[:224, :224]
-        intensity = np.exp(-((Y - 112)**2) / (2 * 50**2)) 
-        for i in range(current_line_idx + lines_per_step):
-             display_img[i, :] = intensity[i, 0] * 255
-        ax.imshow(display_img, cmap='inferno', extent=[-112, 112, -112, 112], vmin=0, vmax=255)
+        # พื้นหลังดำล้วน
+        display_img = np.zeros((224, 224))
+        # ขีดเส้นสีขาวเป็นแถบๆ จากบนลงล่าง ตามภาพร่างจำลอง
+        display_img[:current_line_idx + lines_per_step, :] = 1.0 
+        
+        ax.imshow(display_img, cmap='gray', extent=[-112, 112, -112, 112], vmin=0, vmax=1)
     else:
+        # ใช้ข้อมู�� kspace.mat จริง
+        display_img = np.zeros((224, 224))
         if current_step >= total_steps - 1:
             display_img = real_bg
         else:
             display_img[:current_line_idx + lines_per_step, :] = real_bg[:current_line_idx + lines_per_step, :]
+            
         ax.imshow(display_img, cmap='gray', extent=[-112, 112, -112, 112], vmin=0, vmax=1)
         
     ax.set_xlim(-112, 112)
-    ax.set_ylim(112, -112) # วาดจากบนลงล่าง
+    ax.set_ylim(-112, 112)
     
-    # วาดลูกศรชี้ว่ากำลังเติมบรรทัดไหน
+    # วาดลูกศรชี้ (เริ่มจากมุมซ้ายบนลงล่าง)
+    # y = 112 คือบนสุด, y = -112 คือล่างสุด
     y_pos = 112 - (current_line_idx + lines_per_step//2)
     ax.annotate('', xy=(0, y_pos), xytext=(-100, y_pos), arrowprops=dict(arrowstyle='->', color='red', lw=3))
     
@@ -274,7 +283,6 @@ with col_main:
     def reset_anim():
         st.session_state.fill_step = 0
 
-    # แถบควบคุมบน
     _, col_ctrl1, col_ctrl2, _ = st.columns([0.5, 2.5, 2.5, 0.5])
     with col_ctrl1:
         data_mode = st.radio("เลือกรูปแบบ K-Space:", ["ข้อมูลจำลอง (Simulated)", "ข้อมูลจริง (kspace.mat)"])
@@ -288,7 +296,6 @@ with col_main:
         
     st.progress((st.session_state.fill_step + 1) / total_anim_steps)
 
-    # ใช้ Placeholder เพื่อลดการสั่นกระตุกตอนวาดรูปใหม่
     anim_placeholder = st.empty()
     with anim_placeholder.container():
         col_anim1, col_anim2 = st.columns([1, 1])