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现在常用的医学图像格式包括有nii和dicom数据，如何完成这两种格式的转换十分有用，此文主要记录的怎么将dicom数据转换为你并保持空间关系的对应。

当遇到大数据时，无法将数据全部加载进内存，需要用到分批次加载，网上的方法很多都是关于分类数据集，记录一下分割数据集使用迭代器进行数据加载的方式。主要从keras.utils.Sequence 继承后定义一个数据加载器 DataGenerator。注：本文的代码只展现了关键部分，不是完整代码定义数据生成器class DataGenerator(keras.utils.Sequence): def __init__(self, data_img, data_mask, batch_size=1

当遇到大数据时，无法将数据全部加载进内存，需要用到分批次加载，网上的方法很多都是关于分类数据集，记录一下分割数据集使用迭代器进行数据加载的方式。主要从keras.utils.Sequence 继承后定义一个数据加载器 DataGenerator。**注：本文的代码只展现了关键部分，不是完整代码**## 定义数据生成器```pythonclass DataGenerator(keras.utils.Sequence): def __init__(self, data_img, data_..

剂量预测项目需要将从TPS导出的DCIOM_RT 数据保存为nii，以便后续处理。开贴记录：1、dose文件解析dose文件是按照3mm体素进行分布的，其大小和原始CT图像并不一致，这里我们使用SimpleITK 包，读取病人CT图像和Dose文件，并通过sitk中的重采样将dose图像和CT图像进行对齐。代码如下：def resize_image_itk(ori_img, target_img, resamplemethod=sitk.sitkNearestNeighbor): """

最近在做放疗剂量预测相关工作，需要将TPS系统中的RTdose、RTstruct文件等进行解析。开个帖子记录一下，仅供参考。本帖记录RT struct文件解析目的：将TPS导出的病人文件相关文件转换.nii 或者 .npy病例文件结构：导出的数据应该包括病人的dcm原始CT图像以及RTstruct文件，结构目录如下：处理流程：参考开源的 dcmrtstruct2nii 工具包，pip 安装后，修改部分源代码 。以解决dcm文件不能读取以及是否保存文件到磁盘的问题。1、

使用jupyter运行C#，F#主要有以下几个过程：1.安装 .netcore。2. 安装python3（默认自带）3. 安装jupyter4. 安装dotnet工具一、安装.netcore使用Ubuntu安装.netcore过程如下：1.打开终端并运行以下命令wget https://packages.microsoft.com/config/ubuntu/21.04/packages-microsoft-prod.deb -O packages-microsoft-prod.debsu

一、函数1、函数的定义Python 把函数也当成对象，可以从另一个函数中返回出来而去构建高阶函数，比如： 参数是函数、返回值是函数。函数的定义。函数以def关键词开头，后接函数名和圆括号()。函数执行的代码以冒号起始，并且缩进。return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回None。def functionname (parameters): "函数_文档字符串" function_suite r

一、列表1.定义：列表是有序集合，没有固定大小，能够保存任性数量任意类型的python对象。2.列表的创建x = ['monday','tuesday', 'wednesday']#直接定义x = list(range(10)) #利用range（）创建x = [0] * 5 #利用推导式创建列表mix = [1, 'lsgo',3.14,[1,2,3]]#创建混合列表empty = [] # 创建空列表3.列表的修改a.添加元素：list.append(obj)-追加：将一个东西整体添