處理nii.gz時如何避免大數據問題？

Question

我有nii.gz文件的數據集， nii.gz文件大約1G包括4d張量。 我所知道的閱讀它們有兩種方式，如下所示：

img = nib.load('fMRI.nii.gz')
imgarr = np.array(img.dataobj)

或者

img = nib.load('fMRI.nii.gz')
imgarr = img.get_data()

問題是讀取整個張量很昂貴，我只需要一個切片。 有沒有其他辦法？

Answer 1

實際上，您不需要將任何主圖像數據加載到內存中。

img = nib.load('fMRI.nii.gz')

# get the first 10 slices
img.slicer[0:10]

#verify selection
img.slicer[0:10].shape

Answer 2

我有每個大約1G的nii.gz文件的數據集，包括4d張量。 我了解以下兩種閱讀方法：

img = nib.load('fMRI.nii.gz')
imgarr = np.array(img.dataobj)

或者

img = nib.load('fMRI.nii.gz')
imgarr = img.get_data()

問題是讀取整個張量很昂貴，我只需要一個切片。 還有其他辦法嗎？