现有食管癌病人的原始CT图像，以及已勾画好的病灶标签mask，如何用python实现把mask显示在原始图像上，并计算病灶区域的CT平均值（图像均是nii.gz格式的）

在Python中，我们可以使用一些医学影像处理库如 nibabel 和 matplotlib 来处理.nii.gz格式的CT图像和病灶mask。以下是一个简单的步骤：

1. **安装必要的库**:
首先需要安装`nibabel`（用于读取nifti文件）、`matplotlib`（可视化工具）和`numpy`（数学运算库）：

   pip install nibabel matplotlib numpy

2. **读取数据**:
使用 `nibabel` 的 `load` 函数读取图像和mask：

   import nibabel as nib

   ct_scan = nib.load('ct_image.nii.gz')
   mask = nib.load('mask.nii.gz')

3. **获取数据数组**:
转换为数组以便操作：

   ct_data = ct_scan.get_fdata()
   mask_data = mask.get_fdata()

4. **将mask应用到图像上**:
可以使用boolean掩码选择并提取病灶部分的CT值：

   mask_on_ct = ct_data * mask_data

5. **计算病灶区域的平均值**:
使用 `numpy` 计算平均值：

   average_value = np.mean(mask_on_ct[mask_data > 0])

这里假设mask值大于0的部分表示病灶区域。

6. **可视化结果**:
使用 `matplotlib` 显示原始图像和带有mask的图像：

   import matplotlib.pyplot as plt
   fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)
   ax1.imshow(ct_data[:, :, z_slice], cmap='gray')
   ax1.imshow(mask_data[:, :, z_slice] * 0.7, cmap='hot', alpha=0.5)  # 设置mask颜色透明度
   ax2.imshow(mask_on_ct[:, :, z_slice], cmap='gray')
   plt.show()

其中 `z_slice` 是你想要查看的特定切片索引。

记得替换上述代码中的文件路径和相应的切片索引。完成以上步骤后，你就实现了mask在原始图像上的显示并计算了病灶区域的平均CT值。