我想要python将.nii.gz格式的CT图像的mask部分用Kmeans聚类为3类，并导出为新的mask，详细代码怎么写

以下是一个用Python和SimpleITK库来进行Kmeans聚类分割并导出为新的mask的示例代码：

import SimpleITK as sitk
import numpy as np
import os

# 读取.nii.gz格式的CT图像
image = sitk.ReadImage('input_image.nii.gz')

# 将图像转换为numpy数组
image_array = sitk.GetArrayFromImage(image)

# 将图像数组转换为一维数组
flat_image_array = image_array.flatten()

# 使用Kmeans聚类算法分割为3类
kmeans = sitk.KMeansImageFilter()
kmeans.SetNumberOfHistogramBins(128)
kmeans.SetUseNonContiguousLabels(True)
kmeans.SetNumberOfClusters(3)

# 将一维数组转换为图像
segmentation = kmeans.Execute(sitk.GetImageFromArray(flat_image_array))

# 将分割结果转换为numpy数组
segmentation_array = sitk.GetArrayFromImage(segmentation)

# 导出为新的mask
mask = np.zeros_like(segmentation_array)
mask[segmentation_array == 1] = 1
mask[segmentation_array == 2] = 2
mask_image = sitk.GetImageFromArray(mask)
sitk.WriteImage(mask_image, 'output_mask.nii.gz')

注意，在这个示例代码中，我们将分割结果中的标签从0开始，因此我们需要将标签1和标签2分别赋值为1和2，以便将它们作为mask的像素值。如果需要将标签从1开始，可以使用`kmeans.SetUseNonContiguousLabels(False)`。