nii文件预测 生成CSV

可以使用Python中的SimpleITK库来读取nii文件，并使用pandas库将预测结果存储为CSV文件。以下是一个示例代码：

import SimpleITK as sitk
import pandas as pd

# 读取nii文件
image = sitk.ReadImage("path/to/nii/file.nii")

# 进行预测，得到结果
prediction = my_prediction_function(image)

# 将结果存储为CSV文件
df = pd.DataFrame(prediction)
df.to_csv("path/to/output.csv", index=False)

其中，`my_prediction_function`是你的预测函数，可以替换为你自己的模型代码。`prediction`是预测结果，可以是一个numpy数组或列表。最后，将结果转换为pandas DataFrame，并使用`to_csv`方法将其保存为CSV文件。

相关问题

请帮助我写一段代码，这段代码需要读取C:/Users/86157/Desktop/xfyun/Test文件夹中的nii文件作为测试集，并将测试集放入3d神经网络中进行预测，预测结果输出为CSV文件，其中第一列为nii文件名，第二列为预测标签

好的，以下是一个可能的 Python 代码示例，用于读取给定路径中的 NII 文件并将其传递给 3D 神经网络进行预测，并将结果写入 CSV 文件中。请确保在运行此代码之前，您已经安装了必要的 Python 库和 3D 神经网络模型。

import os
import nibabel as nib
import numpy as np
import pandas as pd

# 导入训练好的3D神经网络模型
from my_3d_nn_model import My3DNNModel

# 定义测试集路径
test_path = r"C:/Users/86157/Desktop/xfyun/Test"

# 定义输出 CSV 文件路径
output_path = r"C:/Users/86157/Desktop/xfyun/prediction.csv"

# 创建一个空的 DataFrame 用于保存预测结果
prediction_df = pd.DataFrame(columns=['filename', 'prediction'])

# 加载 3D 神经网络模型
model = My3DNNModel()

# 遍历测试集路径中的所有 NII 文件
for filename in os.listdir(test_path):
    if filename.endswith(".nii"):
        # 加载 NII 文件
        nii_path = os.path.join(test_path, filename)
        nii_data = nib.load(nii_path).get_fdata()
        
        # 在 3D 神经网络中进行预测
        prediction = model.predict(nii_data)
        
        # 将预测结果添加到 DataFrame 中
        prediction_df = prediction_df.append({
            'filename': filename,
            'prediction': prediction
        }, ignore_index=True)

# 将 DataFrame 中的结果保存到 CSV 文件中
prediction_df.to_csv(output_path, index=False)

请注意，此代码仅作为示例提供，并且可能需要根据您的具体情况进行修改。特别是，您需要替换 `My3DNNModel` 类的实例化和 `predict` 方法的调用，以适应您自己的 3D 神经网络模型。

将多个ROI的nii文件合并成一个nii文件

您可以使用Python的nibabel库来实现将多个ROI的nii文件合并成一个nii文件的操作。以下是一个示例代码：

import nibabel as nib
import numpy as np

# 读取多个ROI的nii文件
roi_files = ['ROI1.nii', 'ROI2.nii', 'ROI3.nii']
roi_data = [nib.load(file).get_fdata() for file in roi_files]

# 取第一个ROI的头文件信息作为合并后nii文件的头文件信息
merged_hdr = nib.load(roi_files[0]).header

# 合并ROI数据
merged_data = np.stack(roi_data, axis=-1)

# 创建合并后的nii文件
merged_img = nib.Nifti1Image(merged_data, None, header=merged_hdr)

# 保存合并后的nii文件
nib.save(merged_img, 'merged_roi.nii')

在上述代码中，首先使用`nib.load`方法读取多个ROI的nii文件，并使用`get_fdata`方法获取其数据。然后，通过取第一个ROI的头文件信息作为合并后nii文件的头文件信息。接下来，使用`np.stack`方法将ROI数据沿最后一个维度进行堆叠，得到合并后的数据。最后，使用`nib.Nifti1Image`创建合并后的nii文件，并使用`nib.save`保存合并后的nii文件。

注意：在实际操作中，请根据您的具体需求修改文件名、路径等相关参数。同时，确保多个ROI的nii文件的维度和头文件信息一致，以保证合并操作的正确性。