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从这个问题How to convert Nifti file to Numpy array? ，我创建了一个 nifti 图像的 3D numpy 数组。我对这个数组做了一些修改，比如我通过添加零填充来改变数组的深度。现在我想将此数组转换回 nifti 图像，我该怎么做？

我试过：

但它不能识别nii扩展名。我也试过：

这也行不通，因为如果我想使用功能img就必须这样做。在上面的两个例子中都是一个 3D numpy 数组。nibabel.nifti1.Nifti1Imagenib.saveimg

无法在 nibabel 的 NiftiHeader 中设置图像体素尺寸。如何为给定图像设置特定的体素尺寸？

我需要在 nibabel 中保存具有某些特定体素尺寸的图像。

如何使用一些新的体素尺寸保存成像器？

我正在更改一些 3D 体积的体素大小。如何编辑pixdim字段并计算新的affine？

我有一些各向异性的 MR 体积，例如，体素大小为0.5 x 0.5 x 3mm。而且我有一些代码可以将它们插入到各向同性（如0.5 x 0.5 x 0.5mm 体素大小）体积中。问题是当我需要保存文件时，我必须计算仿射以将 ijk 空间中现在更密集的体素映射到参考 xyz 空间。我怎么做？

首先，我的想法是使用旧仿射并计算新仿射。

例如，如果体积 V 具有具有体素大小的体素形状，256 x 256 x 20并0.5 x 0.5 x 3插入到具有体素大小的体积 U256 x 256 x 120体素中0.5 x 0.5 x 0.5。

旧仿射会做[255 255 19]OA = [X Y Z]，新仿射应该做[255 255 119]NA = [X Y Z]，我们知道AX=B X=inverse(A)B。

所以新的仿射应该是inverse([255 255 119])[X Y Z]。然而，逆矩阵只存在于方阵中。不会有这种事inverse([255 255 119])。

似乎set_voxel_sizepython-nibabel matlab-nifti-toolbox 等中没有功能。那是怎么回事？

如何显式更改体素大小？

尝试使用 deepbrain 库中的 Etractor 时收到此错误（如下所示）：

警告：tensorflow：来自 C:\Users\myname\Anaconda3\lib\site-packages\deepbrain\extractor.py:19：FastGFile。init（来自 tensorflow.python.platform.gfile）已弃用，将在未来版本中删除。更新说明：使用 tf.gfile.GFile。

我使用的是旧版本的库，是吗？如何解决？

我很难为 3 个不同的视图（即冠状、轴向和矢状）找出适当的仿射变换，每个视图都有如下单独的问题：

1：轴向彩色图与矢状原始视图重叠。

2：同样，矢状彩色图与轴向原始图像重叠。

3：当日冕的颜色图和原始图像正确但方向错误时，每个人都有一些方向问题，比如在这里最容易看到。

我正在保存要发送到服务器以进行某种预测的原始文件，该文件会生成颜色图并返回该文件以进行可视化，稍后我将一起显示所有内容。

在预测后的服务器中，这里是保存文件的代码。

而仿射和标头是从我发送的文件中提取的原始仿射和标头。

我需要处理以 Numpy 数组格式保存原始数据的“idx”值，但不确定到底要做什么。在这里需要帮助。

正在努力使用nibabel python 库解决问题，但由于我对这些文件如何工作和仿射变换的了解非常有限，我很难弄清楚我应该怎么做才能使它们正确。

我在前端使用带有threejs支持的AMI js，在后端使用带有python的nibabel。任何地方的前端或后端解决方案都是可以接受的。

请帮忙。提前致谢。

我正在尝试训练一个模型，其中一组数据包含特定的 pixDim，而另一组包含不同的 pixDim。我想标准化体素分辨率并执行。

我们可以使用 nibabel 或任何其他 python 库更改体积数据（如 .nifti.gz 或 .mgz 文件）的 pixDim 维度吗？

作为参考，我在下图中突出显示的体积文件的标题中谈论 pixDim。

我正在尝试将 MRI 脑成像数据用于深度学习模型。目前我的图像有 4 个维度，如下所示，但我只想保留 MRI 图像的 T1c 模态，因为我的模型输入应该只是 1 通道 3D MRI (T1c)。

我确实尝试过使用 Nibabel 包，如下所示

这将返回以下输出

我还粘贴了“a”的标题信息

由此，哪个维度用于识别 MRI 模态，如（T1、T2、T1c、FLAIR 等）？以及我怎样才能只保留 T1c？你能帮忙吗？

我有nii.gz每个文件的数据集，1G包括4d张量。我知道有两种阅读它们的方法，如下所示：

或者

问题是读取整个张量很昂贵，我只需要一片。还有其他方法吗？

我生成一个 4D 复杂的 numpy 数组，例如：

我想将 numpy 数组保存为 nifti 文件

我尝试使用 vtk 和 SimpleITK，但它们都不支持复数（只有实数向量）似乎只有 nibabel 支持复数向量，我设法保存文件，但我只能用 nibabel 加载它，当我尝试使用 ITK-SNAP 或 Slicer 加载它时，它不会打开。我知道 ITK-SNAP 可以打开 nifti 文件的复杂向量，因为我已经使用 matlab 将这些文件与另一个脚本一起保存

nibabel 保存尝试：

SimpleITK 保存尝试：

vtk 保存尝试：

尼巴​​贝尔输出：

nibabel 创建一个带有矢量的 nifti 文件，但使用其他程序（如 ITK-SNAP）它不会打开

ITK-SNAP 错误：

SimpleITK 错误：

vtk 输出：

vtk 创建了一个矢量 nifti 文件，但有 6 个组件而不是 3 个（也将虚部视为组件），我在 numpy_to_vtk 的文档中看到它不支持 coplex 数组，也许有人知道解决方法。

我有一个函数，它接受一个 3D numpy 数组（我们将其称为卷），并将其转换为 2D 切片列表。我希望用户能够指定对其进行切片的轴。我用下面的代码管理这个，但是三重 if 语句似乎不是最优雅的方法。我会感谢人们对是否可以以更好的方式实现这一点的想法。