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

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。
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