请帮助我写一段代码，这段代码需要读取C:/Users/86157/Desktop/xfyun/Test文件夹中的nii文件作为测试集，并将测试集放入3d神经网络中进行预测，预测结果输出为CSV文件，其中第一列为nii文件名，第二列为预测标签

好的，以下是一个可能的 Python 代码示例，用于读取给定路径中的 NII 文件并将其传递给 3D 神经网络进行预测，并将结果写入 CSV 文件中。请确保在运行此代码之前，您已经安装了必要的 Python 库和 3D 神经网络模型。

import os
import nibabel as nib
import numpy as np
import pandas as pd

# 导入训练好的3D神经网络模型
from my_3d_nn_model import My3DNNModel

# 定义测试集路径
test_path = r"C:/Users/86157/Desktop/xfyun/Test"

# 定义输出 CSV 文件路径
output_path = r"C:/Users/86157/Desktop/xfyun/prediction.csv"

# 创建一个空的 DataFrame 用于保存预测结果
prediction_df = pd.DataFrame(columns=['filename', 'prediction'])

# 加载 3D 神经网络模型
model = My3DNNModel()

# 遍历测试集路径中的所有 NII 文件
for filename in os.listdir(test_path):
    if filename.endswith(".nii"):
        # 加载 NII 文件
        nii_path = os.path.join(test_path, filename)
        nii_data = nib.load(nii_path).get_fdata()
        
        # 在 3D 神经网络中进行预测
        prediction = model.predict(nii_data)
        
        # 将预测结果添加到 DataFrame 中
        prediction_df = prediction_df.append({
            'filename': filename,
            'prediction': prediction
        }, ignore_index=True)

# 将 DataFrame 中的结果保存到 CSV 文件中
prediction_df.to_csv(output_path, index=False)

请注意，此代码仅作为示例提供，并且可能需要根据您的具体情况进行修改。特别是，您需要替换 `My3DNNModel` 类的实例化和 `predict` 方法的调用，以适应您自己的 3D 神经网络模型。