nii格式图像 灰度值 归一化

NII（Neuroimaging Informatics Technology Initiative）是一种标准格式，主要用于存储和管理医学影像数据，如MRI、CT等脑部扫描图像。这种格式包含元数据以及与图像相关的详细信息，例如灰度值。

灰度值是指图像中每个像素点的亮度等级，通常范围是从0到255或-1到1之间，其中0代表黑色，白色表示最高亮度。在神经影像中，灰度值反映了组织的不同密度，比如脑白质、脑灰质和背景的对比。

归一化（Normalization）是对NII图像灰度值的一种处理步骤，目的是将所有图像的数据标准化到相同的尺度上。常见的归一化方法有全局最小最大规范化（min-max normalization），将像素值缩放到[0,1]区间；z-score标准化，使得数据均值为0，标准差为1；或者通过其他自定义方法调整，确保图像在整个分析过程中具有一致的对比度和可比性。

相关问题

nii 灰度值 归一化

"NII"（National Institute of Informatics）不是一个直接与灰度值归一化相关的技术术语，它通常指的是日本国立情报学研究所。然而，在图像处理领域，"灰度值归一化"是一种常见的预处理步骤。灰度值归一化是指将图像中每个像素点的灰度强度值缩放到一个特定范围，比如0到1之间，或者将其转换成标准差为1的分布。这有助于减少数据间的差异，使得后续分析或机器学习模型训练更为稳定。常见的归一化方法有最小-max标准化、z-score标准化等。

LiTS2017数据集的路径为D:\BaiduNetdiskDownload\LiTS2017，将数据集的3D图像转换成2D的三通道png格式图像，3D标签转换成2D的png格式标签。其中标签灰度图设置成背景灰度值0，肝脏灰度值1，肝脏肿瘤灰度值2，LiTS2017数据集里面包含Training Batch 1和Training Batch 2两个文件夹，Training Batch 1文件夹里面有图像，图像的拓展名为.nii。Training Batch 2文件夹里面有标签,标签拓展名为.nii，保存路径为C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017，请帮我创建好对应文件夹，并且将转换好的保存到对应的文件夹

好的，下面是Python代码实现：

import os
import numpy as np
import nibabel as nib
from PIL import Image

# 创建保存路径
save_path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/2D-LiTS2017'
if not os.path.exists(save_path):
    os.makedirs(save_path)
if not os.path.exists(os.path.join(save_path, 'image')):
    os.makedirs(os.path.join(save_path, 'image'))
if not os.path.exists(os.path.join(save_path, 'label')):
    os.makedirs(os.path.join(save_path, 'label'))

# 加载数据集
data_path = 'D:/BaiduNetdiskDownload/LiTS2017'
img_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 1')
label_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 2')

# 转换图像
for file in sorted(os.listdir(img_path)):
    if file.endswith('.nii'):
        img_file = os.path.join(img_path, file)
        img = nib.load(img_file).get_fdata()
        img = np.transpose(img, (2, 0, 1))  # 转换为z, x, y
        for i in range(img.shape[0]):
            img_slice = img[i, :, :]
            img_slice = (img_slice - np.min(img_slice)) / (np.max(img_slice) - np.min(img_slice)) * 255  # 归一化到0-255
            img_slice = img_slice.astype(np.uint8)
            img_slice = np.stack([img_slice]*3, axis=2)  # 转换为三通道图像
            img_name = file[:-4] + '_' + str(i).zfill(3) + '.png'
            img_file_save = os.path.join(save_path, 'image', img_name)
            Image.fromarray(img_slice).save(img_file_save)

# 转换标签
for file in sorted(os.listdir(label_path)):
    if file.endswith('.nii'):
        label_file = os.path.join(label_path, file)
        label = nib.load(label_file).get_fdata()
        label = np.transpose(label, (2, 0, 1))  # 转换为z, x, y
        for i in range(label.shape[0]):
            label_slice = label[i, :, :]
            label_slice[label_slice == 1] = 255  # 肝脏灰度值设为255
            label_slice[label_slice == 2] = 128  # 肝脏肿瘤灰度值设为128
            label_slice = label_slice.astype(np.uint8)
            label_name = file[:-4] + '_' + str(i).zfill(3) + '.png'
            label_file_save = os.path.join(save_path, 'label', label_name)
            Image.fromarray(label_slice).save(label_file_save)

这段代码会先创建好保存路径和文件夹，然后读取数据集，接着对每个图像和标签进行处理，最后将处理好的图像和标签保存到对应的文件夹中。需要注意的是，这里使用了`nibabel`包来加载`.nii`文件，使用了`PIL`包来保存图像。