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全网最详细 Python如何读取NIFTI格式图像(.nii文件)和 .npy格式文件和pkl标签文件内容 - 知乎
全网最详细 Python如何读取NIFTI格式图像(.nii文件)和 .npy格式文件和pkl标签文件内容 - 知乎切换模式写文章登录/注册全网最详细 Python如何读取NIFTI格式图像(.nii文件)和 .npy格式文件和pkl标签文件内容青年夏日设计师青年夏日IT在医学图像处理中,我们经常使用一种NIFTI格式图像(.nii文件),现在我们来看看什么是.nii文件?该如何读取.nii文件?1. NIFTI格式图像什么是NIFTI(Neuroimaging Informatics Technology Initiative)格式图像?在讲解什么是NIFTI格式之前,得先了解一下Analyze格式。Analyze格式储存的每组数据组包含2个文件,一个为数据文件,其扩展名为.img,包含二进制的图像资料;另外一个为头文件,扩展名为.hdr,包含图像的元数据。在fMRI的早期,Analyze格式最常用的格式,但现在逐渐被NIFTI格式所取代。Analyze格式主要不足就是头文件不能真正反映元数据。标准NIFTI图像的扩展名是.nii,也包含了头文件及图像资料。由于NIFTI格式和Analyze格式的关系,因此NIFTI格式也可使用独立的图像文件(.img)和头文件(.hdr)。单独的.nii格式文件的优势就是可以使用标准的压缩软件(如gzip)进行压缩,而且一些分析软件包(比如FSL)可以直接读取和写入压缩的.nii文件(扩展名为.nii.gz)。为什么会出现NIFTI格式图像?原来的ANALYZE 7.5 format图像格式缺少一些信息,比如没有方向信息,病人的左右方位等,如果需要包括额外的信息,就需要一个额外的文件,比如ANALYZE 7.5就需要一对<.hdr, .img>文件来保存图像的完整信息。因此,解决这个问题Data Format Working Group (DFWG) 将图像格式完整的定义为NIFTI格式。详细了解NIFTI格式请参见: https://brainder.org/2012/09/23/the-nifti-file-format/2. 读取NIFTI格式图像2.1 ITK-SNAP推荐ITK-SNAP下载地址:http://www.itksnap.org/pmwiki/pmwiki.php?n=Downloads.SNAP3可以看到:itk-snap获得了分别来自三个角度的视图(水平面、矢状面、冠状面)2.2 Python读取npy文件代码import os
image = np.load('/content/drive/MyDrive/coursework1-data/2D_projection_R_sub-0.npy', encoding='bytes')
print(image.shape)
A = image[:, :, 0]
B = image[:, :, 1]
C = image[:, :, 2]
plt.imshow(A)
plt.show()
plt.imshow(B)
plt.show()
plt.imshow(C)
plt.show()2.3 Python读取pkl文件代码file_path='/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/Training_meta.pkl'
meta_path=os.path.join(file_path)
meta=pd.read_pickle(meta_path)
print(meta)2.4 Python读取nii文件代码并保存成png格式图片import numpy as np
import os #遍历文件夹
import nibabel as nib #nii格式一般都会用到这个包
import imageio #转换成图像
from PIL import Image
np.set_printoptions(threshold=np.inf)
def nii_to_image(niifile):
return 0
filepath = './' # 读取本代码同个文件夹下所有的nii格式的文件
filenames = os.listdir(filepath)
imgfile = './'
slice_trans = []
for f in filenames: #开始读取nii文件
s = f[-3:]
print(s)
if s != '.nii':
continue
s1 = f[:-4]
print(s1)
imgfile_path = imgfile + s1
print("imgfile_path:"+imgfile_path)
img_path = os.path.join(filepath, f)
img = nib.load(img_path) #读取nii
print("img:")
print(img)
img_fdata = img.get_fdata()
fname = f.replace('.nii','') #去掉nii的后缀名
img_f_path = os.path.join(imgfile, fname)
if not os.path.exists(img_f_path):
os.mkdir(img_f_path)
#创建nii对应的图像的文件夹
# # if not os.path.exists(img_f_path):
# os.mkdir(img_f_path) #新建文件夹
# #开始转换为图像
if '.gz' in s1:
(x, y, z, _) = img.shape
print("img2:")
print(img.shape)
else:
(x,y,z) = img.shape
print("img3:")
print(img.shape)
for i in range(z): #z是图像的序列
silce = img_fdata[:, :, i] #选择哪个方向的切片都可以
imageio.imwrite(os.path.join(img_f_path,'{}_mask.png'.format(i)), silce)
img = Image.open(os.path.join(img_f_path,'{}_mask.png'.format(i)))
img.save(os.path.join(img_f_path,'{}_mask.png'.format(i)))任何程序错误,以及技术疑问或需要解答的,请添加作者VX:1755337994编辑于 2022-04-30 17:15图像文件格式文件格式文件赞同 225 条评论分享喜欢收藏申请
医学图像处理(一):医学图像格式(nii和dicom) - 梅雨明夏 - 博客园
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医学图像处理(一):医学图像格式(nii和dicom)
医疗图像是对解剖区域的内部结构和功能的一种表征。它以二维像素或者三维体素的形式呈现出来。映射到空间位置的数值是对采样过程和重建过程的离散表征。用来描述一个确定采样模态视野的像素数量是对解剖结构和功能的细节的表达。像素表达的数值取决于成像模式、采样协议、重建以及后续处理过程。
医疗数据的组成
医疗数据有四个关键的组成部分--像素深度、光度解释、元数据以及像素数据。这几部分决定了图像的大小和分辨率
a. 像素深度(Pixel Depth)或者位深度(Bit Depth)或者色深度(Color Depth)就是用来编码每一像素的信息所用的位数。例如,一个 8 位的栅格会拥有从 0 到 255 这 256 种各不相同的数值。
b. 光度解释具体化了像素数据被解释成正确的图片展示的方式,如单色图像或者彩色图像。为了确定像素值中是否存储了彩色信息,我们引入了每个像素的样本的概念,也就是大家都知道的通道数量。单色图像每个像素只有一个样本,图片中并没有存储彩色信息。我们使用从黑色到白色的灰度级别来展示这种图片。灰度的数量明显取决于用来存储这个样本的位数,在这种情况下,与像素深度是一致的。像 X 光片、CT和磁共振这样的放射医疗影像都有一个灰度光度解释。核医学图像都以彩色的形式展现,例如 PET 和 SPECT。
c. 元数据就是图片中所描述的信息。它看上去可能是很奇怪的,但是无论在什么格式的文件中,都存在一些超越像素数据并且和图像相关的信息。这类被称作元数据的信息通常都以头部的形式储在文件的起始部分,它至少会包含以下信息:图像矩阵的维度、空间精度、像素深度以及光度解释。
d. 像素数据--这里存储的是像素数值的大小。根据不同的数据类型,像素数据可能以整型或者浮点型的类型存储,使用表达数据所需的最少的数据位。
所以,图像的大小=头部大小(包含元数据)+行×列×像素深度×帧的数量
医疗图像的格式
放射生物图像中主要有六种格式--DICOM(医疗中的数字图像和通信),NIFTI(神经影像学信息技术计划),PAR/REC(飞利浦 MRI 扫描格式),ANALYZE(Mayo 医疗成像)以及 NRRD(近乎原始光栅数据)和 MNIC 格式。
其中 DICOM 和 NIFTI 是最常用的格式。
DICOM 格式的基本知识
DICOM 代表的是医疗数字成像和通信。DICOM 是由美国国家电气制造商协会(NEMA)制定的标准。它定义了医疗成像领域中关于信息处理、存储、打印以及传输的标准。这些都是你在扫描仪或者某家医院的图片归档和通信系统(PACS)能够立即得到的文件格式。
它包括了文件格式和能够接收图像和 DICOM 格式的病人数据的实体之间使用 TCP/IP 进行通信的协议。
一个 DICOM 文件包含文件头部和同文件名的*.dcm 图像数据。文件头部的大小取决于它所提供的信息的多少。文件头包含以下信息:病人的 ID,病人的姓名,图像的模态以及其他信息。它定义了帧的数量以及图像的精度。这些信息会被图像浏览器在显示图像时用到。对于一个单词采样,会有很多个 DICOM 文件。
pydicom 是一个读取 dicom 文件的 python 库
NIFTI 格式基本知识
Nifti 格式最初是为神经影像学发明的。神经影像信息学技术计划(NIFTI)将 NIfTI 格式预设为 ANALYZE7.5 格式的替代品。它最初的应用领域是神经影像,但是也被用在其他领域。这种格式的主要特点就是它包含两个能够将每个体素的索引(i,j,k)和它的空间位置(x,y,z)关联起来的仿射坐标。
DICOM 和 NIFTI 的区别
DICOM 和 NIfTI 这两种格式的主要区别是:NIfTI 中的图像原始数据被存储成了 3 维图像,而 dicom 一些 2 维的图层。这就使得 NIFTI 更加适合那些应用在 DICOM 上的机器学习的方法,因为它是以 3D 图像建模的。处理一个单独的 NIFTI 文件要比处理成百上千个 dicom 文件更加容易一些。与 DICOM 格式下的好多个文件相比,NIFTI 格式下,每个 3d 图像只有两个文件。
格式转换
dicom 转换成 NIFTI
dicom2nii是一个用来把 DICOM 转换为 NIFTI 的工具。nibabel 是一个读写 nifiti 文件的 python 库。如果你你想把 DICOM 转换成 NIFTI,可以使用自动转换的工具(例如,dcm2nii)。python2 下的库 dcmstack 可以将一系列的 DICOM 文件堆叠成多维数组。这些数组能够被写成 NIFTI 的文件,同时还加上一个可选的头部扩展,这个头文件包含原始 DICOM 文件的所有元数据。python3 提供了一个新的用来完成这个格式转换的库--dicom2nifti。我建议读者去查看一下 nipy 这个项目。
也可以使用python读取dicom文件后转换为nii文件
其他格式相关内容可查看引用文章
nii详解
nii基础
大部分医学领域导出dicom格式,但是太复杂了。很多时候,将dicom转换为nifti格式也就是nii格式
一个NIFTI格式主要包含三部分:hdr, ext, img
hdr/header
这部分数据长度是固定的,当然不同版本可能规定的长度不同,但是同一版本的多个nii文件是相同的。
header里包含的信息有:
--维度,x,y,z,单位是毫米。还有第四个维度,就是时间。这部分储存的主要是四个数字。
--voxel size(体素大小):毫米单位的x,y,z大小。(也就是spacing)
--数据类型,一般是int16,这个精度不够,最好使用double类型。
--Form和转换矩阵,每一个Form都对应一个转换矩阵。(暂时不知道Form是什么)
Extension
是自己可以随意定义数据的部分,可以自己用。但是通用的软件公司都无法使用这部分。
Image
储存3D或者4D的图像数据
坐标
dicom和nii格式定义了不同的方向,对于nii格式,坐标原点在大脑中某个部位上,方向可以从图上看出。
体素
转换矩阵
转换矩阵可以轻松分清图像的左右。转换矩阵是一个4X4的矩阵,作用是将体素索引(i,j,k)转换为空间位置(x,y,z)。具体使用方法是转换矩阵乘以一个包含(i,j,k)的矩阵,就可以得到一个包含(x,y,z)的矩阵。
转换矩阵用到了一些概念,在dicom格式上也是一样的
详情见引用文章
nii格式
后缀名为.nii的文件格式又叫NIfTI-1,它改编自广泛使用的ANALYZE™7.5格式。一些比NIfTI-1发展早的老软件也可以兼容NIfTI-1。
比ANALYZE 7.5新的特性如下:
--将体素索引(i,j,k)与空间位置(x,y,z)相关的仿射坐标定义
--表示FMRI(核磁共振)的时空切片顺序的代码;
--“完整”的8-128位数据类型集;
--在1-4维域上存储矢量值数据集的标准化方法;
--表示数据“含义”的代码;
--向标头添加“扩展”数据的标准化方法;
--双文件(.hdr和.img)或单文件(.nii)存储;
还有很多。 目的是在FMRI数据分析软件包之间的文件交换级别上促进互操作性。
AFNI,BrainVoyager,FSL和SPM的作者都致力于支持这种格式的输入和输出。
注意:该规范现在称为NIfTI-1.1。
使用深度学习进行医疗影像分析:文件格式篇
nii格式和nii.gz格式详解
posted @
2021-12-31 12:37
梅雨明夏
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怎样打开并查看.nii和DICOM格式的医学图像_nii文件用什么打开-CSDN博客
>怎样打开并查看.nii和DICOM格式的医学图像_nii文件用什么打开-CSDN博客
怎样打开并查看.nii和DICOM格式的医学图像
最新推荐文章于 2024-01-10 12:24:18 发布
棉花糖灬
最新推荐文章于 2024-01-10 12:24:18 发布
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医学图像处理
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接:https://blog.csdn.net/zuzhiang/article/details/104930053
版权
医学图像处理
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本文主要介绍在医学图像处理领域,常见的两种医学图像格式 .nii 和 DICOM 文件怎么查看。
一、.nii 文件的查看
主要介绍两种方式,一种是直接用软件打开,另一种是用python代码打开并查看,前者可以从各个视角进行查看,后者的灵活性更好。
1. ITK-SNAP 软件
ITK-SNAP 软件的下载地址为:下载地址
安装之后在打开 .nii 格式的文件时直接选择该软件即可,如上图所示,该软件可以显示在 x、y、z 三个轴方向上的视角,并且可以进行调整。如果不仅想要展示医学图像本身,还要展示对应的分割结果,则可以把分割结果的 .nii 文件直接拖入软件窗口中,并选择以分割的形式载入即可。但是据我目前的使用来说,好像不能同时载入多个分割结果(比如一个器官本身的分割,一个肿瘤部位的分割)。
2. Python 代码查看 .nii 文件
相关的代码见我的 github:地址
我给出了两个代码,一个是可以同时显示器官、器官分割结果、肿瘤分割结果的,另一个是只显示器官的。当然,大家可以在第一个的基础上做改动。与 ITK-SNAP 不同,在显示的时候只显示分割结果的边界,这样更有利于观察分割的是否合理。并且还可以通过调节上图中右边红框中的滑块来调节图像灰度值的范围,通过调节上图中下方红框中滑块来查看不同横截面的图像。
二、DICOM 文件的查看
查看 DICOM 格式图像的最简便的方式是使用软件,这里给大家推荐两个软件:MicroDicom 和 RadiAnt Viewer,前者是完全免费的,后者只能试用,后者的功能更强大,可以实现三维重建等。
1. MicroDicom 软件
MicroDicom 软件的下载地址:下载地址
一般同一个病人的一套 DICOM 图像存储在同一个文件夹中,直接在该文件夹上右键选择用 MicroDicom 打开即可,当然也可以查看某一张图像。
2. RadiAnt Viewer
RadiAnt Viewer 的下载地址:下载地址
由于我的 RadiAnt Viewer 到期了……所以就不做演示了。
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棉花糖灬
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怎样打开并查看.nii和DICOM格式的医学图像
本文主要介绍在医学图像处理领域,常见的两种医学图像格式 .nii 和 DICOM 文件怎么查看。一、.nii 文件的查看主要介绍两种方式,一种是直接用软件打开,另一种是用python代码打开并查看,前者可以从各个视角进行查看,后者的灵活性更好。1. ITK-SNAP 软件ITK-SNAP 软件的下载地址为:下载地址安装之后在打开 .nii 格式的文件时直接选择该软件即可,如上图所示,...
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mricro 用于浏览医学影像(.nii,.hdr,.img,.dcm格式)的工具
03-17
解压后点击安装即可使用,找到mricro.exe并打开即可
python 读取.nii格式图像实例
01-21
我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~
# encoding=utf8
'''
查看和显示nii文件
'''
import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
from matplotlib import pylab as plt
import nibabel as nib
from nibabel import nifti1
from nibabel.viewers import OrthoSlicer3D
example_filename = '../ADNI_nii/ADNI_002_S_0413_MR_MPR____N3__Scaled_2_Br_
matlab 查看nii图像的方法
最新发布
weixin_44603934的博客
01-10
445
谷歌第一个:https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/8797-tools-for-nifti-and-analyze-image。下载后将解压后的文件夹放入MATLAB安装路径中的toolbox中。4.在workspace中可以查看nii 数据,并提取数据。2.在MATLAB中加载工具包路径;cd(‘nii所在文件夹’)a 矩阵就是你需要的数据矩阵。3.在MATLAB中读数据。5.解压nii.gz文件。选择set path。
医学图像那些事儿
qq_44323128的博客
10-04
298
nii文件是常见的医学图像格式,常规的照片查看器无法打开,本人常用的软件是ITK-SNAP,这个除了可以查看文件的信息,还能画标签,比较方便。在python中有一个相关的库SimpleITK,提供了医学图像相关的很多功能,可以方便的处理和查看各种医学图像格式。本节主要介绍一些nii文件相关的属性以及其含义。这是第一次在csdn上正式写文章,初衷还是记录一下学习的知识点,希望以后可以更多地记录一些学习的过程吧!
医学图像DICOM文件解析——DICOM内部信息详解篇
Joker 007的博客
11-08
1万+
DICOM文件内部信息详解
一文看懂如何用 Python 查看三维数据 (nii.gz格式) 的各种图像参数
u014264373的博客
08-09
1万+
Python 如何读取CT/MRI数据的大小,值范围,层厚,分辨率等信息
一文看懂如何用 Python 查看三维数据(nii.gz格式)的各种图像参数
编程环境: jupyter notebook
导入所有安装包
import numpy as np
import nibabel as nib
from ipywidgets import interact, interactive, IntSlider, ToggleButtons
import matplotlib.pyplot as plt
%mat
DICOM图像全方位解读
更上一层楼!
01-02
4540
文章目录1 定义2 包结构3 `data_element`3.1 节点解读3.2 Tag 解读3.2.1 Tag 分类3.2.2 关键 Tag3.2.3 深挖指南4 实测4.1 操作步骤4.2 代码4.2.1 环境准备4.2.2 读取DICOM 信息4.2.3 匿名化处理6 回顾
1 定义
DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)即医学数字成像和通信,是医学图像和相关信息的国际标准(ISO 12052)。它定义了质量能满足临床需要的可用于数据
python显示和查看nii文件
weixin_44580968的博客
02-11
520
# encoding=utf8
'''
查看和显示nii文件
'''
import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
from matplotlib import pylab as plt
import nibabel as nib
from nibabel import nifti1
from nibabel.viewers import OrthoSlicer3D
example_filename = "C:/Users/94496/Desktop/sub
读取nii或nii.gz文件中的信息即输出图像操作
01-19
读取nii或者nii.gz文件中的信息,并且输出图像。
import matplotlib
from matplotlib import pylab as plt
import nibabel as nib
from nibabel.viewers import OrthoSlicer3D
file = '' #你的nii或者nii.gz文件路径
img = nib.load(file)
print(img)
print(img.header['db_name']) #输出nii的头文件
width, height, queue = img.dataobj.shape
OrthoSlice
nii格式医学图像查看器
03-10
nii格式医学图像查看器. MacOS版, m1可用. 外网下载,
基于matlab的dicom、nii文件读取,去噪增强处理
04-22
基于matlab的dicom、nii文件读取,去噪增强处理,里面包含了三张dicom的图像,三张nii的图像,需要的同学自己取,稍微收点积分意思意思
医学图像DICOM查看工具
03-29
DICOM图像浏览。 MedExplorer.exe
ini配置文件格式
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小银子
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一、简介
*.ini文件是Initialization file的缩写,即为初始化文件,是Windows系统...
单调栈原理及应用 详解 附各种类型的题目练习
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09-29
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单调栈,顾名思义,是栈内元素保持一定单调性(单调递增或单调递减)的栈。这里的单调递增或递减是指的从栈顶到栈底单调递增或递减。既然是栈,就满足后进先出的特点。与之相对应的是单调队列。
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深度学习下的医学图像分析 2
xiangz_csdn的博客
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可以使用Python中的NiBabel库来读取和处理.nii.gz格式的三维医学图像,使用PyTorch中的transforms库实现随机缩放。具体实现步骤如下: 1. 安装NiBabel库 可以使用pip命令安装NiBabel库: ``` pip install nibabel...
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如何读取NIFTI格式图像(.nii文件)_nii格式nifti打不开-CSDN博客
>如何读取NIFTI格式图像(.nii文件)_nii格式nifti打不开-CSDN博客
如何读取NIFTI格式图像(.nii文件)
最新推荐文章于 2023-06-18 20:46:29 发布
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在医学图像处理中,我们经常使用一种NIFTI格式图像(.nii文件),现在我们来看看
什么是.nii文件?该如何读取.nii文件?
1. NIFTI格式图像
什么是NIFTI(Neuroimaging Informatics Technology Initiative)格式图像? 在讲解什么是NIFTI格式之前,得先了解一下Analyze格式。Analyze格式储存的每组数据组包含2个文件,一个为数据文件,其扩展名为.img,包含二进制的图像资料;另外一个为头文件,扩展名为.hdr,包含图像的元数据。在fMRI的早期,Analyze格式最常用的格式,但现在逐渐被NIFTI格式所取代。Analyze格式主要不足就是头文件不能真正反映元数据。 标准NIFTI图像的扩展名是.nii,也包含了头文件及图像资料。由于NIFTI格式和Analyze格式的关系,因此NIFTI格式也可使用独立的图像文件(.img)和头文件(.hdr)。单独的.nii格式文件的优势就是可以使用标准的压缩软件(如gzip)进行压缩,而且一些分析软件包(比如FSL)可以直接读取和写入压缩的.nii文件(扩展名为.nii.gz)。 为什么会出现NIFTI格式图像? 原来的ANALYZE 7.5 format图像格式缺少一些信息,比如没有方向信息,病人的左右方位等,如果需要包括额外的信息,就需要一个额外的文件,比如ANALYZE 7.5就需要一对<.hdr, .img>文件来保存图像的完整信息。因此,解决这个问题Data Format Working Group (DFWG) 将图像格式完整的定义为NIFTI格式。
详细了解NIFTI格式请参见: https://brainder.org/2012/09/23/the-nifti-file-format/
2. 读取NIFTI格式图像
2.1 ITK-SNAP
推荐ITK-SNAP下载地址:http://www.itksnap.org/pmwiki/pmwiki.php?n=Downloads.SNAP3 可以看到:itk-snap获得了分别来自三个角度的视图(水平面、矢状面、冠状面)
2.2 itkwidgets
详细请参见:https://pypi.org/project/itkwidgets/ 可以查看各个视图的截面:
如果显示不了图像请参考:https://www.jianshu.com/p/0757521cdf3e
2.3 simpleITK
这是使用最多的一种图像处理工具
import SimpleITK as sitk
from matplotlib import pyplot as plt
def showNii(img):
for i in range(img.shape[0]):
plt.imshow(img[i,:,:],cmap='gray')
plt.show()
itk_img = sitk.ReadImage('./Brats18_2013_2_1_flair.nii.gz')
img = sitk.GetArrayFromImage(itk_img)
print(img.shape) # (155, 240, 240) 表示各个维度的切片数量
showNii(img)
2.4 Nibabel
import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
from matplotlib import pylab as plt
import nibabel as nib
from nibabel import nifti1
from nibabel.viewers import OrthoSlicer3D
example_filename = './Brats18_2013_2_1_flair.nii.gz'
img = nib.load(example_filename)
print (img)
print (img.header['db_name']) # 输出头信息
# 由文件本身维度确定,可能是3维,也可能是4维
width,height,queue=img.dataobj.shape
OrthoSlicer3D(img.dataobj).show()
num = 1
for i in range(0,queue,10):
img_arr = img.dataobj[:,:,i]
plt.subplot(5,4,num)
plt.imshow(img_arr,cmap='gray')
num +=1
plt.show()
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如何读取NIFTI格式图像(.nii文件)
在医学图像处理中,我们经常使用一种NIFTI格式图像(.nii文件),现在我们来看看什么是.nii文件?该如何读取.nii文件?1. NIFTI格式图像什么是NIFTI(Neuroimaging Informatics Technology Initiative)格式图像?在讲解什么是NIFTI格式之前,得先了解一下 Analyze格式。Analyze格式储存的每组数据组包含2个...
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python 读取NIFTI(.nii)格式图像
12-22
1.NIFTI格式图像图像来源
很有必要自己浏览这个网址,详细介绍了NIFTI的细节
有助于代码理解的点做以下总结:
nifti格式存储的数据使用了一对文件**.hdr/.img**
nifti格式中,前三个维度以定义三个空间维度-x,-y和-z,第四个维度定义时间点-t。其余维度(五到七)用于其他用途。比如,第五维可以存一些预定义的用途,例如存储体素特定的分布参数或保存基于矢量的数据。
2.NiBabel包
NiBabel包是可以对常见的医学和神经影像文件格式进行读写
import matplotlib
from matplotlib import pylab as plt
import n
读取nii或nii.gz文件中的信息即输出图像操作
09-16
主要介绍了读取nii或nii.gz文件中的信息即输出图像操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
12 条评论
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python 读取.nii格式图像实例
01-21
我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~
# encoding=utf8
'''
查看和显示nii文件
'''
import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
from matplotlib import pylab as plt
import nibabel as nib
from nibabel import nifti1
from nibabel.viewers import OrthoSlicer3D
example_filename = '../ADNI_nii/ADNI_002_S_0413_MR_MPR____N3__Scaled_2_Br_
全网最详细 Python如何读取NIFTI格式图像(.nii文件)和 .npy格式文件和pkl标签文件内容
sinat_28371057的博客
05-26
4483
在医学图像处理中,我们经常使用一种NIFTI格式图像(.nii文件),现在我们来看看
什么是.nii文件?
该如何读取.nii文件?
1. NIFTI格式图像
什么是NIFTI(Neuroimaging Informatics Technology Initiative)格式图像?
在讲解什么是NIFTI格式之前,得先了解一下Analyze格式。Analyze格式储存的每组数据组包含2个文件,一个为数据文件,其扩展名为.img,包含二进制的图像资料;另外一个为头文件,扩展名为.hdr,包含图像的
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1、NIFTI格式的基本内容
“神经成像信息技术创新”将NIFTI格式视为ANALYZE7.5格式的替代品。NIFTI最初是用于神经成像的,但它也适用于一些其他的领域。NIFTI中一个主要的特点在于它包含了两个仿射坐标定义,这两个仿射坐标定义能够将每个立体元素指标(i,j,k)和空间位置(x,y,z)联系起来。 Nibabel是用于读取nifti文件的一个朋友Python库,“oro.nifti”是用于读
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NIFTI格式(.Nii)数据读取和存储
NIFTI出现的原因是原来一种图像格式是ANALYZE 7.5 format,但是这个图像格式缺少一些信息,比如没有方向信息,病人的左右方位等,如果需要包括额外的信息,就需要一个额外的文件,比如ANALYZE7.5就需要一对文件来保存图像的完整信息。因此,解决这个问题Data Format Working Group (DFWG)
python使用nibabel和sitk读取保存nii.gz文件实例
12-17
nii.gz格式是医学图像常用的压缩格式,python中可用nibabel和sitk来读取保存。
使用nibabel
由于使用nibabel图像会旋转90度,所以读取保存的时候还得保存映射信息,3维图像格式为(z, y, x)
读取nii.gz文件
img = nib.load('xxxxx.nii.gz')
img_affine = img.affine
img = img.get_data()
保存nii.gz文件
nib.Nifti1Image(img,img_affine).to_filename(‘xxxxx.nii.gz’)
使用sitk
使用sitk读取nii时,读取出来的
cart算法代码matlab-muscle-segmentation:机器学习模型可分割医学图像。为加州大学伯克利分校的HART实验室制造的原
05-26
cart算法代码matlab
肌肉分割
此代码用于分割上臂的超声扫描。
这里的工作是与伯克利的HART实验室一起完成的。
该代码分为两部分:首先,Matlab脚本将.nii文件转换为具有特征的矩阵,并为机器学习算法创建训练集。
然后,R脚本加载.mat训练集并分析数据。
matlab文件取决于James
Shen的软件包。
它也取决于Jos的allcomb,尽管它包含在回购中。
要运行matlab代码,请编辑SetupWorkspace.m以添加NifTI工具包的包路径以及超声数据的文件路径。
然后,在顶部编辑卷和分段.nii文件名,在底部编辑所需的.mat文件名后,运行CreateFullSets2。
请注意,您可以在底部取消注释/取消注释相关行,以将10%样本或完整数据集保存到.mat文件。
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本文就read_data...
PET的mat文件格式转nii图像代码
最新发布
08-07
### 回答1:
由于PET的mat文件格式比较复杂,需要先将其转换为nii图像格式,以下是一段MATLAB代码实现该功能:
```matlab
% 读取PET的MAT文件
load('PET.mat');
% 获取PET图像的空间信息
voxelSize = [PET.PixelSizeX, PET.PixelSizeY, PET.SliceThickness];
origin = [PET.OriginX, PET.OriginY, PET.OriginZ];
imageSize = [PET.Width, PET.Height, PET.Depth];
% 将PET图像数据转换为nii图像格式
PET_vol = flip(permute(PET.ImageVolume, [2 1 3]), 3);
PET_nii = make_nii(PET_vol, voxelSize, origin);
% 保存nii图像
save_nii(PET_nii, 'PET.nii');
```
需要注意的是,该代码中使用了`make_nii`和`save_nii`两个函数,需要先下载并添加到MATLAB的路径中。可以在以下链接中下载:
- `make_nii`: https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/8797-tools-for-nifti-and-analyze-image
- `save_nii`: https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/8797-tools-for-nifti-and-analyze-image
### 回答2:
PET的mat文件格式转Nii图像的代码:
```
import numpy as np
import scipy.io as sio
from nibabel import nifti1
# 加载.mat文件
mat_file = sio.loadmat('input.mat')
data = mat_file['data'] # 假设mat文件中的数据存储在名为'data'的变量中
# 创建Nii图像对象
nii_data = np.transpose(data, (1, 0, 2)) # 调整数据维度以符合Nii图像需求
nii_img = nifti1.Nifti1Image(nii_data, np.eye(4)) # 假设数据为3D,且无关联的空间变换
# 保存为Nii文件
nifti1.save(nii_img, 'output.nii')
```
以上代码通过使用NumPy和SciPy库来加载MAT文件并提取数据。然后,使用nibabel库创建一个Nifti1Image对象,并使用提取的数据和空间变换参数(这里使用单位矩阵)初始化该对象。最后,使用nifti1.save函数将Nifti1Image对象保存为Nii文件。请确保在运行代码之前安装NumPy、SciPy和nibabel库。
### 回答3:
在MATLAB中,可以通过使用spm12工具箱中的函数,将PET的.mat文件格式转换成NIfTI图像。
首先,确保你已经安装了spm12工具箱,并将路径添加到MATLAB的搜索路径中。然后,创建一个存储.mat文件路径和输出.nii文件路径的字符串变量。
接下来,使用spm_vol函数加载.mat文件并获取其基本信息,例如图像尺寸、原点信息和体素大小。然后,使用spm_write_vol函数将.mat文件中的数据保存为NIfTI格式的图像。代码示例如下:
```matlab
% 设置.mat文件路径和输出.nii文件路径
mat_file = 'path/to/your/pet_data.mat';
nii_file = 'path/to/your/output.nii';
% 加载.mat文件和获取其基本信息
pet_data = load(mat_file);
pet_hdr = spm_vol(mat_file);
pet_hdr.fname = nii_file; % 设置输出文件路径
% 将.mat文件数据保存为NIfTI图像
spm_write_vol(pet_hdr, pet_data);
```
运行上述代码后,.nii文件将包含与.mat文件相同的图像数据,并保存在指定的输出路径中。
需要注意的是,这只是将.mat文件保存为NIfTI格式的一种方法。在使用之前,请确保.mat文件的数据和尺寸信息与你所期望的相匹配。如果需要进一步处理.nii文件,可以使用spm12工具箱中的其他函数。
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CNN+SVM实现多分类
t13036387602:
可能分类准确率高点?
AttributeError: module 'urllib' has no attribute 'urlencode'
风车转呀转:
建议用
from urllib.parse import quote
from urllib.parse import quote_plus
https://docs.python.org/3/library/urllib.parse.html?highlight=quote#urllib.parse.quote
[code=python]
>>> from urllib.request import quote #官方文档没找到request.quote
>>> from urllib.parse import quote
>>> from urllib.request import quote_plus
Traceback (most recent call last):
File "
ImportError: cannot import name 'quote_plus' from 'urllib.request'
>>> from urllib.parse import quote_plus
[/code]
3D U-Net
weixin_44085432:
感谢讲解,之前一直没有看懂它这里面的两种做法哈哈哈
The kernel appears to have died. It will restart automatically.
weixin_43478636:
重启也可以杀后台,但没必要
python读取npy文件
成长的小白马:
使用python语言将npy文件转换为csv格式的列表就可以在Excel文档中直观的看到了
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日本国立情报学研究所(National Institute of Informatics)的科研水平如何?排名怎么样? - 知乎
日本国立情报学研究所(National Institute of Informatics)的科研水平如何?排名怎么样? - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册日本科研研究所计算机科学情报学日本国立情报学研究所(National Institute of Informatics)的科研水平如何?排名怎么样?关注者119被浏览59,582关注问题写回答邀请回答好问题 2添加评论分享3 个回答默认排序留德华叫兽海德堡大学 交叉学科计算中心离散与组合优化实验室研究员 关注看过主页和youtube宣传片,就一个专业而言有几十号教授,这个规模在全球来讲也是非常恐怖的了。类似的还有今年刚成立的坐落在伦敦的英国图灵实验室。国力情报研究所这样的科研机构类似中科院和德国马普所,法国CNRS,你是查不到排名的。有个大学朋友在那边做博后,澳洲的博士,新加坡第一轮博后,和我说NII博后工资只有新加坡的一半,大约rmb16w左右,大家可以做参考。。明年可能申一下那边faculty或者德国DAAD资助的博后(工资不知高多少),争取一年后才更。编辑于 2016-09-24 18:35赞同 133 条评论分享收藏喜欢收起蔡鸟Beginner in NLP ML 关注先来几张照片上面几张照片 是去东京玩的时候拍的. 国立情报学研究所(national institute of informatics 以下简称NII啦. )名字听起来挺高大上的,属于国家设立的研究机构, 只不过规模不是很大,第1张照片可能让人误以为 NII占据整个大厦,其实 它只占12层到22层啦.. 地理位置 不是一般的好. 在皇宫旁边.. (这可以理解为中国的 天安门广场周围)因为那天闲来无事,我就从霞关,日比谷公园,一直走到一桥(NII). 沿途风景真是很美.. 说规模不是很大, 是指它没有理化学研究所那种规模,应该相当于一个分研究所的大小吧. 说规模小还有一点是招的学生少,才不到200人. 报考的是综合研究大学院大学.. 貌似每个人都有奖学金. 只招硕博连读 或攻读博士学位的学生.其实这个 NII 前身是东京大学的图书馆情报学专业,后来分出来了. 有些教授既属于NII 又属于东大的情报理工研究科. 属于一队人马两块牌子.别的研究方向不是很清楚,就本人的研究方向(natural language processing)(本人一个应届本科生其实才刚入门 大神们看过笑笑就好),我就知道一位女教授是既属于NII又属于东大的. 所以我觉得是不是可以认为 NII 有接近东大计算机的水平呢(个人猜测).感觉人工智能方面应该挺强大的吧. 有一个叫新井 的女教授 正在牵头做一个 让人工智能通过日本高考的 项目. 这应该涉及到自然语言理解,推理,自然语言生成 方面的知识吧. 这个项目还曾经上过NHK新闻呢. 本人不是NII的 所以信息可能不太全面哈.具体可以参照下维基百科 还有NII的官网 http://www.nii.ac.jp发布于 2015-04-14 10:07赞同 337 条评论分享收藏喜欢收起
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