现有食管癌mask图像（.nii.gz格式）如何用python获取每一层图像里mask的面积大小（以平方厘米为单位）

处理这种医疗影像数据通常需要利用Python的医学图像处理库，如 nibabel 和 SimpleITK。首先，你需要安装这两个库，可以使用pip进行安装：

pip install nibabel scikit-image

然后，你可以按照以下步骤来计算.nii.gz格式的食管癌mask图像中每层的面积（这里假设mask值为1表示癌症区域）：

1. 导入库并加载.nii.gz文件：

import nibabel as nib
import numpy as np

# 加载图像
image_nii = nib.load('path_to_your_file.nii.gz')
mask_array = image_nii.get_fdata().astype(np.bool)  # 将数据转换为布尔数组，方便处理

2. 获取mask的形状（层的数量），通常是三维（Height x Width x Depth）：

slice_count = mask_array.shape[0]

3. 遍历每一层，计算mask区域的面积（每个像素是一个小正方形，宽度和高度都是1cm，所以面积=宽度*高度）：

areas = []
for i in range(slice_count):
    current_mask = mask_array[i]
    area = np.count_nonzero(current_mask) * 1**2  # 1cm²
    areas.append(area)

4. 结果存储为列表，如果你需要总面积，可以直接相加，如果需要每层的面积，就可以得到`areas`。

5. 最后的结果单位是平方厘米。