python使用nibabel和sitk读取保存nii.gz文件实例

在Python中处理医学图像，特别是在处理`.nii.gz`格式的文件时，经常使用的库是`nibabel`和`SimpleITK`(Sitk)。这两种库都提供了读取和保存`.nii.gz`文件的功能，但它们的处理方式有所不同。 `nibabel`是一个轻量级且强大的库，它专注于神经影像数据的读写。在使用`nibabel`读取`.nii.gz`文件时，代码如下： ```python import nibabel as nib # 读取nii.gz文件 img = nib.load('xxxxx.nii.gz') img_affine = img.affine img_data = img.get_data() # 注意：nibabel读取的3维图像格式为(z, y, x) ``` 这里的`img_affine`存储了图像的坐标映射信息，这对于保持图像的空间信息至关重要。当你保存图像时，需要使用这个映射信息： ```python # 保存nii.gz文件 nib.Nifti1Image(img_data, img_affine).to_filename('xxxxx.nii.gz') ``` 然而，`nibabel`的一个特点是它可能会将图像数据旋转90度，因此在处理图像时需要注意这一点。 另一方面，`SimpleITK`(Sitk)是基于 Insight Toolkit 的 Python 包，它提供了更丰富的图像处理功能，但读取`.nii.gz`文件后得到的是图像对象，而非直接的numpy数组。要获取numpy数组，可以使用`GetArrayFromImage`： ```python import SimpleITK as sitk # 读取nii.gz文件 img = sitk.ReadImage('xxxxx.nii.gz') # 转换为numpy数组 img_array = sitk.GetArrayFromImage(img) # 注意：sitk读取的3维图像格式为(x, y, z) ``` 在保存图像时，`SimpleITK`允许你设置原始信息、方向和空间间隔： ```python # 保存nii.gz文件 out = sitk.GetImageFromArray(img_array) sitk.WriteImage(out, 'xxxxx.nii.gz') ``` 当涉及到数据类型转换时，`SimpleITK`提供了如`RescaleIntensity`这样的函数来调整图像的强度范围。例如，如果你的图像原本是16位有符号整型，你可能需要将其转换为0到255的灰度图像： ```python # 转换为0-255的灰度图 img_rescaled = sitk.Cast(sitk.RescaleIntensity(img), sitk.sitkUInt8) ``` 值得注意的是，`SimpleITK`保存的图像必须是ndarray，并且通常是float类型，这样才能被其他工具如ITK-SNAP正确读取。如果保存的是int类型，可能会导致读取错误。 在处理`.nii`或`.nii.gz`文件时，确保正确处理图像的元数据（如坐标映射、空间间隔和方向向量）是非常重要的，因为这些信息对于保持图像的空间关系是必不可少的。同时，了解每个库的默认行为和数据格式，以及如何在numpy数组和图像对象之间转换，是成功处理医学图像的关键。在实际应用中，根据项目需求选择合适的库和方法至关重要。