写PET脑图像分割白质和灰质的代码

由于PET脑图像与MRI不同，因此直接利用MRI图像分割方法进行PET图像分割并不可行。但是，我们仍然可以通过一些特定的方法来区分PET图像中的白质和灰质。

以下是一种基于PET图像SUV值（标准摄取值）的分割方法：

1.读取PET图像和与之对应的标签图像（如果有的话）

import nibabel as nib
import numpy as np

pet = nib.load('pet.nii.gz').get_data()
label = nib.load('label.nii.gz').get_data()

2.根据SUV值将PET图像分割成几个区域

suv_levels = [0.4, 0.6, 0.8]   #设定SUV的分割阈值
regions = np.zeros(pet.shape)   #创建一个和PET图像大小相同的全零数组

for i in range(len(suv_levels)):
    regions[pet >= suv_levels[i]] = i+1   #将PET图像的像素值大于等于阈值的部分标记为对应的区域编号

3.统计每个区域内白质和灰质像素的个数

for i in range(1, len(suv_levels)+1):
    gray_pixels = np.sum(label[regions == i] == 1)   #标签图像中灰质区域的像素为1
    white_pixels = np.sum(label[regions == i] == 2)   #标签图像中白质区域的像素为2
    print('Region', i, 'has', gray_pixels, 'gray matter pixels and', white_pixels, 'white matter pixels.')

注：上述代码中的标签图像需要根据实际情况制作，并且需要与PET图像对应。如果没有标签图像，可以考虑使用基于模板的方法获取白/灰质分布的信息来进行分割。