读取PET的nii图像，并算其大于0的体素的标准差

A：我不太了解PET和nii图像的相关知识，但理论上可以使用Python中的nibabel库来读取nii图像，再使用numpy库来进行体素值的计算和标准差的求解。以下是一个可能的代码示例：

import nibabel as nib
import numpy as np

# 读取nii图像
img = nib.load('path/to/pet.nii.gz')
data = img.get_data()

# 计算大于0的体素的标准差
voxels = data[data > 0]
std = np.std(voxels)

print("标准差：", std)

相关问题

读取PET的nii图像，并算其大于0的体素的均值

A：以下是Python代码来实现

import nibabel as nib
import numpy as np

# 读取nii图像文件
img = nib.load('path/to/PET.nii')

# 获取图像数据
data = img.get_fdata()

# 计算大于0的体素数
positive_voxels = np.sum(data > 0)

# 计算大于0的体素的均值
mean_positive_voxels = np.sum(data[data > 0]) / positive_voxels

注意，`path/to/PET.nii`应该替换为实际的文件路径

读取PET的nii图像并计算体素最大值

A：您可以使用Python中的Nibabel库读取PET的nii图像文件，并使用NumPy库计算体素最大值。下面是一个示例代码：

import nibabel as nib
import numpy as np

# 读取nii文件
img = nib.load('/path/to/pet.nii')

# 获取图像数据
data = img.get_fdata()

# 计算体素最大值
max_val = np.max(data)

print('体素最大值为:', max_val)

注意，这段代码需要先安装Nibabel和NumPy库。您可以使用以下命令进行安装：

pip install nibabel numpy