nii.gz格式的医学影像图片如何输入模型进行训练

nii.gz格式的医学影像图片需要先进行解压缩，然后使用相应的库进行读取。在深度学习中常用的库有nibabel和SimpleITK。读取之后，对数据进行预处理，例如归一化，裁剪等操作。最后将预处理后的数据输入模型进行训练。

相关问题

python实现将nii.gz格式的T1和T1ce模态数据转换为numpy数组进行做差得到sub，再将numpy数组的sub转换成nii.gz格式的数据

可以使用Python中的nibabel库来读取和写入nii.gz格式的数据，使用numpy库进行数组操作。

首先，需要安装nibabel库和numpy库：

pip install nibabel
pip install numpy

接下来，可以按照以下步骤来实现将nii.gz格式的T1和T1ce模态数据转换为numpy数组进行做差得到sub，再将numpy数组的sub转换成nii.gz格式的数据：

1. 导入nibabel库和numpy库：

import nibabel as nib
import numpy as np

2. 使用nibabel库的load函数来读取T1和T1ce模态数据：

t1_img = nib.load('t1.nii.gz')
t1ce_img = nib.load('t1ce.nii.gz')

3. 使用nibabel库的get_fdata函数将nii.gz格式的数据转换为numpy数组：

t1_data = t1_img.get_fdata()
t1ce_data = t1ce_img.get_fdata()

4. 对T1和T1ce模态数据的numpy数组进行做差操作得到sub：

sub_data = t1_data - t1ce_data

5. 使用nibabel库的Nifti1Image函数将sub的numpy数组转换为nii.gz格式的数据：

sub_img = nib.Nifti1Image(sub_data, t1_img.affine)

6. 使用nibabel库的save函数将sub的nii.gz格式数据保存到文件：

nib.save(sub_img, 'sub.nii.gz')

通过以上步骤，就可以实现将nii.gz格式的T1和T1ce模态数据转换为numpy数组进行做差得到sub，再将numpy数组的sub转换成nii.gz格式的数据。

python 修改nii.gz格式图像分辨率

可以使用 nibabel 库来读取和修改 nii.gz 格式的图像分辨率。具体的代码如下：

import nibabel as nib

# 读取 nii.gz 格式的图像
img = nib.load('example.nii.gz')

# 获取图像的头信息
header = img.header.copy()

# 修改分辨率
header['pixdim'][1:4] = [1.0, 1.0, 1.0]

# 保存修改后的图像
nib.save(img.get_fdata(), 'example_new.nii.gz', header=header)

这段代码将 nii.gz 格式的图像的分辨率修改为 1x1x1。