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更改 nifti 图像中的体素值并保存

[英]change voxel values in nifti image and save it

我将读取一个 nifti 图像并更改体素的值并保存与主图像类似但只有不同体素值的新 nifti 图像。 换句话说,我希望分割图像中的标签从 0 到 7,而不是具有不同的数字。 o 编写了下面的代码,但我收到此错误:

NotImplementedError: Wrong number or type of arguments for overloaded function 'WriteImage'.

可能的 C/C++ 原型有: itk::simple::WriteImage(itk::simple::Image const &,std::string const &,bool) itk::simple::WriteImage(itk::simple::Image const &,std::vector<std::string,std::allocator<std::string >> const &,bool)

编码:

对于 os.listdir(path) 中的 image_path:

label_name = os.path.join(path, image_path)

img = nib.load(label_name)
data = img.get_fdata()
n=0;
u=0;
m=0;
b=0;
e=0;
r=0;
s=0;
img1=img
data1 = img1.get_fdata()
for i in range (0,img.shape[0]):
    for j in range (0,img.shape[1]):
        for k in range (0,img.shape[2]):

            if data[i,j,k]==500:
                n=n+1;
                data1[i,j,k]=1;
            elif data[i,j,k]==600:
                u=u+1;
                data1[i,j,k]=2;
            elif data[i,j,k]==420:
                b=b+1;
                data1[i,j,k]=3;
            elif data[i,j,k]==550:
                e=e+1;
                data1[i,j,k]=4;
            elif data[i,j,k]==205:
                r=r+1;
                data1[i,j,k]=5;
            elif data[i,j,k]==820:
                m=m+1;
                data1[i,j,k]=6;
            elif data[i,j,k]==850:
                s=s+1;
                data1[i,j,k]=7



OUTPUT_DIR='/Volumes/CSE_BME_AXM788/home/gxa131/labelsTr_new/'  
dir1=os.path.join(OUTPUT_DIR, image_path)
sitk.WriteImage(data1,dir1)

SimpleITK 的 WriteImage function 期望 SimpleITK 图像作为第一个参数。 NiBabel Image 的 get_fdata 方法返回一个 Numpy 数组。 如果要使用 SimpleITK 写入图像,则需要使用 GetImageFromArray function 将 Numpy 转换为 SimpleITK。

请注意,您将丢失原始图像附带的任何元数据信息,例如像素间距。

更新:

要回答有关保留元数据的问题:

我自己没有使用过 NiBabel,但是下面的页面描述了如何从数据数组创建新图像,从原始图像中复制 header 信息: https://bic-berkeley.ZBF2151810B5140517354437B514051745443AZ。 2016 年秋季/saving_images.html

我自己会在整个过程中使用 SimpleITK。 如果您使用 SimpleITK 加载图像并在 SimpleITK 图像 object 上进行所有处理,则会保留所有元数据。

对于您的特定代码,您可以使用 RelabelLabelMapFilter class 到 map 您的原始标签(500、600、520、550、205、820、850)到(1-7),假设只有标签。 这样您就不必自己遍历所有体素。 https://simpleitk.org/doxygen/latest/html/classitk_1_1simple_1_1RelabelLabelMapFilter.html#details

要计算每个 label 的体素数量,可以使用 LabelShapeStatisticsImageFilter。 同样,这避免了手动循环遍历体素: https://simpleitk.org/doxygen/latest/html/classitk_1_1simple_1_1LabelShapeStatisticsImageFilter.html

为了保存元数据,使用 nibabel.save 如下例所示:

new_nifti = nib.Nifti1Image(***numpy_arrray***.astype(np.float), nii_original_scan.affine)
nib.save(new_nifti, f'***path to new scan***.nii.gz')

说明:您应该将新的 NIfTI 扫描(NumPy 数组)保存为 nii 图像。 为此,请使用Nifti1Image创建 nii object,然后使用 nibabel.save 将其保存到文件中。

Numpy_array 参数 - 是您的 numpy 数组(确保是浮点类型)。 第二个参数是加载后的原始 NIfTI 扫描(使用仿射函数)。

暂无
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