以下是我的代码，帮我添加关于SSCV值的计算并写出修改后的完整代码，medmnist数据库中的图像为2D数据

首先，为了帮助您，我需要了解您的代码结构以及medmnist数据库的相关信息。SSCV（Structural Similarity Coefficient Value）是一种用于比较两个图像相似度的指标。如果您的原始代码是基于Python的，并且使用了像PIL、numpy这样的库处理图像数据，那么添加SSCV计算可能需要引入scikit-image库。

假设您的代码片段如下（这只是一个简化版示例，实际代码可能会更复杂，比如包含读取图像、预处理步骤等）：

import numpy as np
from PIL import Image
import medmnist

# 假设你已经有一个图像列表images
# images = [Image.open(fn) for fn in ...]

# 原始代码部分
# ...

为了加入SSCV计算，您可以这样做：

from skimage.measure import compare_ssim
from skimage.transform import resize

# 定义计算SSCV的函数
def calculate_sscv(image1, image2):
    # 对于medmnist，可能需要将图像调整到相同的大小
    if image1.size != image2.size:
        image1 = resize(image1, image2.size)
    return compare_ssim(np.array(image1), np.array(image2))

# 然后在处理每个图像对时调用这个函数
for i, image1 in enumerate(images[:-1]):
    for j, image2 in enumerate(images[i+1:], i+1):
        sscv_value = calculate_sscv(image1, image2)
        print(f"Image pair {i}, {j}: SSCV value is {sscv_value}")

# 如果medmnist的数据是以字典形式存储，可能还需要提取相应的图像
# sscv_values = []
# for sample in medmnist.load_data('path/to/data'):
#     img1, img2 = sample['image']  # 假设这里有两幅图
#     sscv_values.append(calculate_sscv(img1, img2))