[小技巧]把.nii.gz文件从3D图像变成2D图像

本文介绍如何使用Python将3D医学图像转换为2D,处理窗口窗位,然后保存为PNG,并去除非病灶区域的全黑mask。作者提供了读取.nii.gz文件,进行窗口变换和图像保存的详细代码以及筛选出无病灶图像的函数。

问题

很多时候3D网络由于参数量大,不好训练,一般转换成2D图像使用2D网络进行训练,当然也会有比如切片上下文信息丢失的问题,抛开不谈。(2D->2.5D)在这里插入代码片

代码

下面是读取.nii.gz文件,然后进行窗口窗位变换,得到变换后的数值,然后在保存为2D图片。

import SimpleITK as sitk
import os
import nibabel as nib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pydicom

def load_nifti(file_path):
    img = nib.load(file_path)
    img_data = img.get_fdata()
    return img_data

def adjust_window(image, window_center, window_width):
    image_min = window_center - window_width / 2.0
    image_max = window_center + window_width / 2.0
    adjusted_image = np.clip(image, image_min, image_max)
    adjusted_image = (adjusted_image - image_min) / (i
### 使用 SimpleITK 查看 .nii.gz 格式的心脏 CMR 图像3D 视图 要使用 SimpleITK 查看 `.nii.gz` 格式的心脏 CMR 图像3D 视图,可以结合 Python 的可视化库如 `matplotlib` 或 `vtk` 来实现。以下是一个完整的解决方案[^2]: #### 1. 加载图像 使用 SimpleITK 的 `ReadImage` 函数加载 `.nii.gz` 文件,并将其转换为 NumPy 数组以便进一步处理。 ```python import SimpleITK as sitk import numpy as np # 加载 .nii.gz 格式的图像文件 image_path = "path_to_your_cmr_image.nii.gz" image = sitk.ReadImage(image_path) # 将 SimpleITK 图像转换为 NumPy 数组 image_array = sitk.GetArrayFromImage(image) ``` #### 2. 可视化 3D 图像 为了生成 3D 视图,可以使用 `vtk` 库进行渲染。以下代码展示了如何创建一个简单的 3D 可视化窗口。 ```python import vtk def create_3d_viewer(image_array): # 创建一个 VTK 图像数据对象 dataImporter = vtk.vtkImageImport() data_string = image_array.tostring() dataImporter.CopyImportVoidPointer(data_string, len(data_string)) dataImporter.SetDataScalarTypeToUnsignedChar() dataImporter.SetNumberOfScalarComponents(1) # 设置图像尺寸 dataImporter.SetDataExtent(0, image_array.shape[2]-1, 0, image_array.shape[1]-1, 0, image_array.shape[0]-1) dataImporter.SetWholeExtent(0, image_array.shape[2]-1, 0, image_array.shape[1]-1, 0, image_array.shape[0]-1) # 创建一个颜色映射表 colorFunc = vtk.vtkColorTransferFunction() colorFunc.AddRGBPoint(0, 0.0, 0.0, 0.0) colorFunc.AddRGBPoint(255, 1.0, 1.0, 1.0) # 创建一个体积属性对象 volumeProperty = vtk.vtkVolumeProperty() volumeProperty.SetColor(colorFunc) volumeProperty.SetScalarOpacity(vtk.vtkPiecewiseFunction()) volumeProperty.SetInterpolationTypeToLinear() # 创建一个体积映射器 mapper = vtk.vtkGPUVolumeRayCastMapper() mapper.SetInputConnection(dataImporter.GetOutputPort()) # 创建一个体积并设置其属性和映射器 volume = vtk.vtkVolume() volume.SetMapper(mapper) volume.SetProperty(volumeProperty) # 创建一个渲染器和渲染窗口 renderer = vtk.vtkRenderer() renderWin = vtk.vtkRenderWindow() renderWin.AddRenderer(renderer) renderWin.SetSize(600, 600) # 创建一个交互器 renderInteractor = vtk.vtkRenderWindowInteractor() renderInteractor.SetRenderWindow(renderWin) # 将体积添加到渲染器中 renderer.AddVolume(volume) renderer.SetBackground(0, 0, 0) # 渲染并启动交互器 renderWin.Render() renderInteractor.Start() # 调用函数显示 3D 视图 create_3d_viewer(image_array) ``` 上述代码通过将 NumPy 数组导入到 VTK 中,并使用 `vtkGPUVolumeRayCastMapper` 进行体绘制,从而生成 3D 视图[^3]。 #### 3. 注意事项 - 确保安装了必要的依赖库:`SimpleITK`, `numpy`, 和 `vtk`。 - 如果图像包含多通道信息(例如 RGB),需要调整代码以适应不同的数据结构。 - 对于较大的图像文件,可能需要优化内存使用或调整渲染参数以提高性能。
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