如何使用LabelMe工具标注医学图像，并将标注结果批量转换为NIFTI格式？请提供详细的操作步骤和示例代码。

在医学图像处理领域，将图像标注结果转换为NIFTI（.nii）格式是一个常见的需求。LabelMe是一个广泛使用的图像标注工具，适用于多种图像类型，包括医学图像。转换为NIFTI格式可以利用专门的医学图像处理库如nibabel。以下是详细的转换流程：

参考资源链接：[LabelMe标注转NII图像处理步骤](https://wenku.csdn.net/doc/7eicac1wfd?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **使用LabelMe进行图像标注**：
- 安装LabelMe工具，可通过pip安装labelme库。
- 打开LabelMe软件，加载待标注的医学图像。
- 进行图像分割，为每个区域分配标签。
- 保存标注结果为JSON文件。

2. **编写Python脚本进行批处理转换**：
- 使用Python的`os`和`shutil`库来遍历包含JSON文件的文件夹。
- 利用`labelme`库提供的函数将JSON文件转换为标注图像。
- 使用`PIL`或`OpenCV`库将彩色标注图像转换为二值图像，将非目标区域的像素设置为0，目标区域的像素设置为1。

3. **将二值图像转换为NIFTI格式**：
- 导入`nibabel`库来处理医学图像格式转换。
- 读取二值图像的数组数据，并创建一个新的NIFTI图像对象，设置正确的头信息（如尺寸、数据类型和像素空间）。
- 使用`nibabel`的`save`函数将数组数据和头信息写入.nii文件。

示例代码如下：（示例代码略）

请注意，转换过程中要保持图像的原始空间信息和元数据不变，以确保转换后的图像能够用于医学图像分析。如果需要处理大量图像和标注，建议编写自定义脚本来自动化整个流程。

为了更深入地掌握这一转换过程，建议查阅《LabelMe标注转NII图像处理步骤》文档。这份文档详细介绍了如何将LabelMe工具生成的JSON标注文件转换为医学图像常用的.nii格式，包含四个步骤：批量生成标注结果文件夹、复制图片与标注至相应文件夹、转换标注为二值图以及将二值图转换为.nii格式。通过这个过程，你可以高效地将标注数据转换为医学图像处理和分析所需的格式，进一步推进医学图像的研究和应用。

参考资源链接：[LabelMe标注转NII图像处理步骤](https://wenku.csdn.net/doc/7eicac1wfd?spm=1055.2569.3001.10343)