在Vscode中运行nii文件

在Vscode中运行nii文件

首先下载miniconda，我选的默认c盘中安装，安装步骤省，之后配置环境变量
点击电脑设置，选择系统

环境变量配置好后，点击

在终端输入conda --version 出现此页面

之后配置源

//逐行输入并点击enter
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

之后检查是否成功
输入conda config --show channels

删除旧的镜像源
输入

conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/cpu/

检查是否删除成功
输入conda config --show chanels

这里参考原博文#小程序://优快云社区/njiN3ttmbEeTe9J

查看一下conda环境
输入conda info --envs 查看 conda 环境的相关信息的。conda info: 这是 conda 命令行工具提供的一个命令,用于查看 conda 的相关信息。–envs: 这是 conda info 命令的一个选项,表示我们想查看 conda 环境的信息。

接着使用 conda 创建一个名为 “test” 的新虚拟环境。
在这个新环境中安装 Python 3.11 版本。
conda create -n test python==3.11

转到新的虚拟环境下

之后安装各种处理图像或者表格的库pip install ipkernel opencv-python pydicom pynrrd simpleitk
完成后打开Vscode
选择虚拟环境变量

创建ipynb文件
输入以下代码

“
建立一个ipynb文件
输入`import nibabel as nib
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载NII文件
import numpy as np
nii_file = '路径\文件名.nii'
img = nib.load(nii_file)
# 获取图像数据
data = img.get_fdata()
# 将图像的宽度转换高度
transposed_data = np.transpose(data, (1, 0, 2))
# 显示图像
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.imshow(transposed_data[:, :, transposed_data.shape[2] // 2], cmap='gray')
plt.title('Transposed MRI Slice')
plt.axis('off')
plt.show()

”

运行即可