计算PET脑nii图像分割白质的Dice系数代码

以下是计算PET脑nii图像分割白质的Dice系数代码：

import nibabel as nib
import numpy as np

# Load PET image and segmentation mask
pet_img = nib.load('pet.nii')
seg_mask = nib.load('seg_mask.nii')

# Get the data arrays
pet_data = pet_img.get_fdata()
seg_data = seg_mask.get_fdata()

# Flatten the arrays to 1D
pet_flat = pet_data.flatten()
seg_flat = seg_data.flatten()

# Calculate the Dice coefficient
intersection = np.sum(pet_flat * seg_flat)
dice_coef = (2. * intersection) / (np.sum(pet_flat) + np.sum(seg_flat))

print('Dice coefficient:', dice_coef)

其中，`pet.nii`是PET图像文件，`seg_mask.nii`是分割后的白质掩模文件。该代码将PET图像和掩模文件加载到内存中，然后将它们压平为1D数组，最后计算Dice系数并打印结果。