医学图像 ABIDE 等数据集 .nii.gz Python格式化显示

本文主要是介绍医学图像 ABIDE 等数据集 .nii.gz Python格式化显示，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

nii.gz 文件

.nii.gz 文件通常是医学影像数据的一种常见格式，比如神经影像（如脑部MRI）。这种文件格式通常是经过gzip压缩的NIfTI格式（Neuroimaging Informatics Technology Initiative）。

要在Python中查看.nii.gz文件，你可以使用一些专门的库，如Nibabel（NiBabel是用于读取和写入神经影像数据的Python库）和SimpleITK（SimpleITK是一个用于医学影像处理的库）。

Nibabel

安装

 $ pip install nibabel

使用

import nibabel as nib
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import ossns.set_style('darkgrid')img1_path = './testData/test.nii.gz'img = nib.load(img1_path)# 获取图像数据
data = img.get_fdata()# 可视化每一层切片
num_slices = data.shape[-1]# 设置子图的行数和列数
num_rows = num_slices // 10 + 1  # 每行显示10个切片
num_cols = min(num_slices, 10)# 设置子图的大小
fig, axes = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=(15, 15))# 遍历每一层切片并可视化
for i in range(num_slices):row_idx = i // 10col_idx = i % 10# 在子图中显示每一层切片axes[row_idx, col_idx].imshow(data[:, :, i], cmap='gray')axes[row_idx, col_idx].axis('off')  # 关闭坐标轴# 如果切片数量不是10的倍数，隐藏多余的子图
for i in range(num_slices, num_rows * num_cols):row_idx = i // 10col_idx = i % 10fig.delaxes(axes[row_idx, col_idx])plt.show()

运行结果

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