nii.gz格式的医学影像图片如何输入模型进行训练

时间: 2023-02-09 20:05:03 浏览: 275

读取nii或nii.gz文件中的信息即输出图像操作

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在神经影像学领域，NII（NIFTI，Neuroimaging Informatics Technology Initiative）文件格式被广泛用于存储和交换MRI、CT等医学图像数据。NII格式有时会与gz压缩一起使用，形成.nii.gz文件，以节省存储空间。本篇文章将详细探讨如何在Python环境中读取和处理这些文件，以及输出图像。我们需要导入必要的库，包括matplotlib、nibabel和nibabel.viewers的OrthoSlicer3D模块，以便进行图像的显示和处理： ```python import matplotlib from matplotlib import pylab as plt import nibabel as nib from nibabel.viewers import OrthoSlicer3D ``` 读取.nii或.nii.gz文件可以使用nibabel的load函数： ```python file = '' # 替换为你的nii或nii.gz文件路径 img = nib.load(file) ``` `img`对象包含了图像的数据和元信息，例如头文件信息，可以通过`img.header`访问。例如，`img.header['db_name']`可以用来获取头文件的名称。为了输出图像，我们可以利用`img.dataobj.shape`获取图像的维度（宽度、高度和深度），然后使用matplotlib的imshow函数逐层显示图像： ```python width, height, depth = img.dataobj.shape num = 1 for i in range(0, depth, 10): # 每隔10层显示一次 img_arr = img.dataobj[:,:,i] plt.subplot(5,4,num) plt.imshow(img_arr, cmap='gray') num += 1 plt.show() ``` 此外，`nibabel.viewers.OrthoSlicer3D`提供了一个三维可视化工具，可用于交互式地查看图像的各个切片： ```python OrthoSlicer3D(img.dataobj).show() ``` 除了nibabel，SimpleITK也是一个强大的医学图像处理库。在SimpleITK中，我们可以使用`ReadImage`函数读取.nii或.nii.gz文件： ```python import SimpleITK as sitk import skimage.io as io def read_img(path): img = sitk.ReadImage(path) data = sitk.GetArrayFromImage(img) return data # 显示图像 def show_img(data): for i in range(data.shape[0]): io.imshow(data[i,:,:], cmap = 'gray') io.show() path = 'D:\\datasets\\Naso_GTV\\1\\data.nii.gz' data = read_img(path) show_img(data) ``` SimpleITK的`GetDepth`方法可以获取图像的深度（层数），`GetSize`则返回图像的尺寸（宽、高、深）： ```python img = sitk.ReadImage(path) print(img.GetDepth()) # 输出图像的深度，如144 print(img.GetSize()) # 输出图像尺寸，如(512, 512, 144) ``` 通过以上步骤，我们可以方便地读取、处理和展示.nii或.nii.gz文件中的医学图像。无论是使用nibabel还是SimpleITK，都有丰富的功能供研究人员进行图像分析和处理。这些工具在神经影像学研究、临床诊断和医疗图像分析中都发挥着重要作用。

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。

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