HDF5（.h5） 和 NumPy 压缩格式（.npz）

HDF5（.h5） 和 **NumPy 压缩格式（.npz）**是医学图像数据存储的常见格式。以下是它们的详细说明：

1. .npy.h5

• 文件格式：.h5 是 HDF5 格式的文件。
• HDF5 简介：
  • HDF5（Hierarchical Data Format version 5）是一种用于存储和组织大规模数据的文件格式。
  • 它支持分层存储（类似于文件系统），可以存储多种数据类型（如数组、图像、元数据等）。
• 医学图像中的应用：
  • 在医学图像领域，HDF5 常用于存储 3D 体积数据（如 CT、MRI 扫描数据）。
  • 文件可能包含以下内容：
    • 3D 体积数据（如 data 或 volume）。
    • 标签数据（如 label 或 segmentation）。
    • 元数据（如像素间距、图像尺寸等）。
• 如何读取：
  使用 Python 的 h5py 库读取：

  import h5py
  
  with h5py.File('data/Synapse/test_vol_h5/case0001.npy.h5', 'r') as f:
      data = f['data'][()]  # 假设数据存储在 'data' 键中
      print(data.shape)     # 打印数据的形状
  

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2. slice000.npz

• 文件格式：.npz 是 NumPy 的压缩格式。
• NumPy 压缩格式简介：
  • .npz 是 NumPy 提供的一种压缩文件格式，用于存储多个 NumPy 数组。
  • 它类似于 ZIP 文件，但专门为 NumPy 数组优化。
• 医学图像中的应用：
  • 在医学图像分割任务中，.npz 文件通常存储 2D 切片数据。
  • 文件可能包含以下内容：
    • 图像切片（如 image 或 slice）。
    • 对应的标签（如 label 或 mask）。
• 如何读取：
  使用 NumPy 读取：

  import numpy as np
  
  data = np.load('F:/00 Train/mydd/project_TransUNet/data/Synapse/train_npz/case0005_slice000.npz')
  image = data['image']  # 假设图像存储在 'image' 键中
  label = data['label']  # 假设标签存储在 'label' 键中
  print(image.shape, label.shape)  # 打印图像和标签的形状
  

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3. 数据类型

• HDF5 文件（.h5）：
  • 通常存储 3D 体积数据（如 CT 或 MRI 扫描）。
  • 数据可能是浮点数（float32）或整数（int16）。
• NumPy 压缩文件（.npz）：
  • 通常存储 2D 切片数据。
  • 数据可能是浮点数（float32）或整数（uint8）。

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4. 如何进一步分析

• 查看文件内容：
  • 使用 h5py 或 numpy 加载文件后，打印数据的形状、数据类型和值范围：

    print(data.shape)  # 形状
    print(data.dtype)  # 数据类型
    print(data.min(), data.max())  # 值范围
    

• 可视化：
  • 使用 matplotlib 或 SimpleITK 可视化数据：

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    plt.imshow(image, cmap='gray')  # 显示图像
    plt.show()
    

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5.总结

• .npy.h5：HDF5 格式，通常存储 3D 体积数据。
• .npz：NumPy 压缩格式，通常存储 2D 切片数据。