发布时间:2024-11-04 17:01
在医学图像处理中,我们经常使用一种NIFTI格式图像(.nii文件),现在我们来看看
什么是NIFTI(Neuroimaging Informatics Technology Initiative)格式图像?
在讲解什么是NIFTI格式之前,得先了解一下Analyze格式。Analyze格式储存的每组数据组包含2个文件,一个为数据文件,其扩展名为.img,包含二进制的图像资料;另外一个为头文件,扩展名为.hdr,包含图像的元数据。在fMRI的早期,Analyze格式最常用的格式,但现在逐渐被NIFTI格式所取代。Analyze格式主要不足就是头文件不能真正反映元数据。
标准NIFTI图像的扩展名是.nii,也包含了头文件及图像资料。由于NIFTI格式和Analyze格式的关系,因此NIFTI格式也可使用独立的图像文件(.img)和头文件(.hdr)。单独的.nii格式文件的优势就是可以使用标准的压缩软件(如gzip)进行压缩,而且一些分析软件包(比如FSL)可以直接读取和写入压缩的.nii文件(扩展名为.nii.gz)。
为什么会出现NIFTI格式图像?
原来的ANALYZE 7.5 format图像格式缺少一些信息,比如没有方向信息,病人的左右方位等,如果需要包括额外的信息,就需要一个额外的文件,比如ANALYZE 7.5就需要一对<.hdr, .img>文件来保存图像的完整信息。因此,解决这个问题Data Format Working Group (DFWG) 将图像格式完整的定义为NIFTI格式。
详细了解NIFTI格式请参见: https://brainder.org/2012/09/23/the-nifti-file-format/
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2.2 Python读取npy文件代码
import os
image = np.load('/content/drive/MyDrive/coursework1-data/2D_projection_R_sub-0.npy', encoding='bytes')
print(image.shape)
A = image[:, :, 0]
B = image[:, :, 1]
C = image[:, :, 2]
plt.imshow(A)
plt.show()
plt.imshow(B)
plt.show()
plt.imshow(C)
plt.show()
2.3 Python读取pkl文件代码
file_path='/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/Training_meta.pkl'
meta_path=os.path.join(file_path)
meta=pd.read_pickle(meta_path)
print(meta)
2.4 Python读取nii文件代码并保存成png格式图片
import numpy as np
import os #遍历文件夹
import nibabel as nib #nii格式一般都会用到这个包
import imageio #转换成图像
from PIL import Image
np.set_printoptions(threshold=np.inf)
def nii_to_image(niifile):
return 0
filepath = './' # 读取本代码同个文件夹下所有的nii格式的文件
filenames = os.listdir(filepath)
imgfile = './'
slice_trans = []
for f in filenames: #开始读取nii文件
s = f[-3:]
print(s)
if s != '.nii':
continue
s1 = f[:-4]
print(s1)
imgfile_path = imgfile + s1
print("imgfile_path:"+imgfile_path)
img_path = os.path.join(filepath, f)
img = nib.load(img_path) #读取nii
print("img:")
print(img)
img_fdata = img.get_fdata()
fname = f.replace('.nii','') #去掉nii的后缀名
img_f_path = os.path.join(imgfile, fname)
if not os.path.exists(img_f_path):
os.mkdir(img_f_path)
#创建nii对应的图像的文件夹
# # if not os.path.exists(img_f_path):
# os.mkdir(img_f_path) #新建文件夹
# #开始转换为图像
if '.gz' in s1:
(x, y, z, _) = img.shape
print("img2:")
print(img.shape)
else:
(x,y,z) = img.shape
print("img3:")
print(img.shape)
for i in range(z): #z是图像的序列
silce = img_fdata[:, :, i] #选择哪个方向的切片都可以
imageio.imwrite(os.path.join(img_f_path,'{}_mask.png'.format(i)), silce)
img = Image.open(os.path.join(img_f_path,'{}_mask.png'.format(i)))
img.save(os.path.join(img_f_path,'{}_mask.png'.format(i)))
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