Python读取MRI图像(.nii.gz)以及存储一个新的.nii.gz的方法

最新推荐文章于 2024-02-27 15:10:36 发布
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分类专栏： python Brain Science 文章标签： python mr
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Fenplan/article/details/102409934
这篇博客介绍了如何在Python中利用nibabel库加载.nii.gz格式的医学影像数据。通过`nib.load()`函数，可以轻松地将.nii.gz文件转化为可供处理的图像对象。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

官方介绍：nii读取

import nibabel as nib
img = nib.load("test.nii.gz")
python怎么保存为nii文件_python使用nibabel和sitk读取保存nii.gz文件实例
weixin_39673742的博客
12-06 2068
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.affineimg = img.get_data()保存nii....
MRI预处理-去颅骨
TangXin95的博客
08-11 3340
目前我已经有了MRI原始图像数据，同时也有了对应skull strip的mask，需要获取最终的去颅骨数据。
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
python 灰度图像_Python读取MRI并显示为灰度图像实例代码
weixin_39999116的博客
02-03 492
本文实例主要关于Python实现读取MRI(核磁共振成像)为numpy数组，使用imshow显示为灰度。代码如下：import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.cbook as cbookimport matplotlib.cm as cmimport numpy as np# Data are 256x256 16 bit integerswi...
Python 和 MRI
Junbao_Zhang的博客
06-13 950
nipy.org Welcome to NIPY. We are acommunity of practicedevoted to the use of the Python programming language in the analysis of neuroimaging data. You can find us ongithub, as well as social media...
python显示磁共振图像（MRI）（pydicom）
qq_37804582的博客
09-27 4200
介绍：MRI是多参数成像，其成像参数主要包括T1 、T2和质子密度等。在MRI检查中，可分别获取同一解剖部位或层面的T1WI、T2WI、PDWI等多种图像，从而有利于显示正常组织与病变组织。而包括CT在内的X线成像，只有密度一个参数，仅能获得密度对比一种图像。在MRI中，T1加权图像(T1WI)上的影像对比主要反映的是组织问T1的差别；T2加图像(T2WI)上的影像对比主要反映的是组织间T2的差别；PDWI上的影像对比主要反映的是组织间质子密度的差别。这种多参数成像有利于组织性质的确定。例如，在CT图像中，
读取nii或nii.gz文件中的信息即输出图像操作
09-16
在神经影像学领域，NII（NIFTI，Neuroimaging Informatics Technology Initiative）文件格式被广泛用于存储和交换MRI、CT等医学图像数据。NII格式有时会与gz压缩一起使用，形成.nii.gz文件，以节省存储空间。本篇...
切片_nii_nii.gz切片_nii切片_nii图像切片_mri切片多少钱_
09-29
2. **读取数据**：利用专门处理NIFTI格式的库，如Python的`nibabel`，可以读取“nii”文件中的图像数据和元数据。 3. **切片提取**：NIFTI文件通常包含一整个三维体积，我们需要从中选取特定的切片。根据元数据，...
ITK 实现多张图像转成单个nii.gz或mha文件案例
09-16
总的来说，这个案例展示了如何利用ITK的`ImageSeriesReader`和`ImageFileWriter`组件，以及`NumericSeriesFileNames`类，将一系列连续命名的图像文件合并为一个单一的nii.gz或mha文件，这对于处理医学图像序列特别...
利用py文件计算多类别的nii.gz 3d数据的dice指标
最新发布
10-20
在处理医学影像数据时，分割是一个关键步骤，它用于识别和区分图像中的不同区域。对于3D医学图像，特别是在处理MRI（磁共振成像）或CT（计算机断层扫描）数据时，分割可以帮助医生和研究人员更准确地分析图像，进行...
文件格式转换软件，将DICOM文件格式转化为niigz格式，用于医学影像处理
07-24
将磁共振医学文件格式转化为NIFTI协议中的nii格式或niigz格式，用于医学影像深度学习的数据处理。
【数据处理】Python解析nii.gz文件
风巽·剑染春水的博客
02-27 2289
最近又接触了一种影像数据格式：nii.gz文件，记录一下python读取方式。
python读取CC-359磁共振数据集
qq_44850232的博客
04-25 1256
数据集地址： Calgary-Campinas-359 (CC-359) dataset 这里选用singlecoil 部分进行举例 我的文件结构如下 选取Train_part1文件夹中的文件进行读取 #导入相关的包 import numpy as np import os import matplotlib.pyplot as plt #读取文件 path='E:\\磁共振数据集\\CC-59\\Train_part1\\Train\\'#路径 files= os.listdir.
python读取gz文件_python使用nibabel和sitk读取保存nii.gz文件实例
weixin_35651916的博客
01-30 2321
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.affineimg = img.get_data()保存nii...
MRI图像切片（nii格式转2D）
chs_502的博客
03-08 7226
代码参考：将一个MRI（nii格式）数据进行切片 想要批量抽取MRI数据的几个切片，借鉴了上述代码的Python版本，原始代码抽取了全部切片。本次实验主要是抽取sMRI的横断面（axial）方向的其中30张切片，数量根据自己需求可自行设置。 import scipy, numpy, shutil, os, nibabel import sys, getopt import imageio def niito2D(filepath): inputfiles = os.listdir(filep
python读取.nii.gz文件并展示医学图片
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浩瀚之水的专栏
11-21 1万+
python读取.nii.gz文件并展示医学图片 注意细节 我的数据集格式 展示图片 补充 注意细节 第一次做医学图像相关的内容，拿到数据集却不会用，搞了半天终于可以打开显示了，必须写一个给跟我一样的小白！！！ 1.width, height, queue = img.dataobj.shape 这句话是取shape中的三个参数，而我的patient001_4d.nii.gz这个文...
用pytorch处理医学图像（以nifity图像为例）----持续更新中
qq_37471316的博客
01-11 6778
      在这之前，要安装一些常用的包：          pip install nibabel----安装用于读写影像数据文件的程序包          pip install --trusted-host pypi.python.org SimpleITK-----安装ITK包   图像读取 法1： import SimpleITK as sitk #导入itk import ...
python读取nii文件、nii.gz文件
weixin_44669966的博客
04-21 9811
显示标准nii.gz或nii文件 import numpy as np import nibabel as nib from ipywidgets import interact, interactive, IntSlider, ToggleButtons import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns sns.set_style('darkgrid') 查看文件类型 image_path1 = "case0
在医学图像处理的时候.nii.gz 文件类型怎么把其分割成2半
09-11
.nii.gz文件是一种常用的磁共振成像(MRI)数据存储格式，它包含了三维的医疗影像数据。如果需要将这个文件水平地分割成两半（比如沿某一特定层面），通常会涉及到图像处理软件的操作。以下是一个简化的过程： 1. **了解工具**: 使用专门用于医学图像处理的库，如FSL (FMRIB Software Library)、ITK (Insight Toolkit) 或者Python的nibabel和numpy等。 2. **读取数据**: 使用nibabel库加载.nii.gz文件，这将返回一个nifti格式的数据结构，你可以获取到图像的维度和矩阵数据。 ```python import nibabel as nib img = nib.load('your_file.nii.gz') data = img.get_fdata() affine = img.affine ``` 3. **选择切面**: 确定你要沿哪个层面进行分割。在MRI数据中，层面通常是通过z轴索引表示的。例如，如果你想要在第50个层面，可以创建一个切片位置。 4. **分割操作**: 利用numpy的切片功能，提取左半部分（前半个矩阵）或右半部分（后半个矩阵）。假设你是从左到右切割，可以这样做： ```python half_thickness = data.shape[2] // 2 left_half = data[:, :, :half_thickness] right_half = data[:, :, half_thickness:] ``` 5. **保存结果**: 创建新的nifti对象并保存分割后的两个部分： ```python slice_dim = img.header.get_data_shape()[2] # 获取原数据的维度 left_half_img = nib.Nifti1Image(left_half, affine, header=img.header) right_half_img = nib.Nifti1Image(right_half, affine, header=img.header) left_half_path = 'left_half.nii.gz' right_half_path = 'right_half.nii.gz' nib.save(left_half_img, left_half_path) nib.save(right_half_img, right_half_path) ```
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