问题标签 [nibabel]

我正在使用 nibabel 包加载包含 7 个分区的图像。这是一个 .nii.gz 文件，当我尝试使用 nibable.load('image_file') 加载它时，出现以下错误：

我从这里下载了文件：http: //surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/CerebellumParcellation_Buckner2011

如何在 nibabel 中加载此文件并查看它？

我正在尝试使用 nibabel 库（作为 nib）和以下代码打开一个压缩的漂亮文件：

wherenifti_file是一个变量，其中包含同一目录中文件的路径。

在第二行，当我尝试运行这两行时，有 60% 的时间随机发生内存不足错误。我的计算机上有足够的内存空间，所以我不确定为什么会发生这种情况，而且正如我提到的，有时它可以正常工作。

当我尝试加载我的 . NII文件作为 4D Niimg-like 对象（我已经尝试过nilearn和nibabel），

我收到以下错误

错误：ImageFileError：无法计算出“/Users/audreyphan/Documents/Spring2020/DESPO/res4d/1/res4d_anat.nii”的文件类型

这是我的代码：

两次尝试都会导致相同的错误。

我不确定是什么导致了这个错误的发生？

谢谢！

我想编写一个脚本来使用 python 计算体素计数。我有一个名为“PET-CT”的主文件夹，在这个主文件夹内有 100个名为12345、43523、73092的“mrn”子文件夹，......每个子文件夹内还有其他 3 个“后续”子文件夹名为11、12、13，在这些文件夹内有 2 个名为“Roi_xyz.nii.gz”和“pet_xyz.nii.gz”的图像文件。

我已经编写了一个用于从任何单个文件夹计算体素计数的代码。我想知道是否有人使用python轻松实现使其自动化。请帮我编写一个自动 python 脚本来计算 voxel_count，它会为上述每个文件夹生成两个文件（如'uptake_ratio_12345_12.csv' 和 'copy_pet_12345_12.nii.gz' ）。它必须通过这些多个文件夹和子文件夹并保存两个结果。如果它没有找到任何给定的文件，它必须处理到下一个文件夹。

这是单个文件夹的代码：

我是医学图像处理的新手。我正在尝试读取 Nifti 图像并将标题信息写入 csv 文件。

现在我如何设法将这些信息保存到 csv 文件中？当我将数据输入 Numpy 时，它是一个 3 维 numpy，但是将这些信息保存为 csv 格式的正确方法是什么。

I have a whole-body MRI scans with the header below:

Binary label-maps for different organs in the whole-body MRI scan. I need to merge them together as a single label-map nifty file.
One of the label-map has a different shape and q_offset values in its header that make merging difficult. The header of that label-map nifty file below:

When I overlay the individual label-map on top of the whole-body MRI scan using 3dSlicer, it overlayed perfectly for the concerned organ, but as the shape is different, once after merging all label-maps, it does not work [ Yellow label-map for Spleen organ].

This is how it looks in 3dSlicer [ Look for Yellow region.].

But the expected area of visualization is in the bottom right of below pic. (Spleen Organ)

As the voxel resolution is the same, I think this has something to do with different q_offset values.

Kindly, let me know if anyone has a solution.

我正在尝试将一组 3D MRA NIFTI 图像拆分为相同大小的体素补丁（例如 32 x 32 x 32）。
目标是使用体素训练 3D CNN 来检测大脑动脉内的异常。

如何使用 Python 使用 Numpy 之类的库来实现这一点。

我正在处理一些神经影像数据，我的扫描尺寸是 (100, 150, 100)。我目前正在使用 nibabel 格式的文件。

有没有很好的方法来交换轴？例如，我希望我的图像为 (100, 100, 150)。我希望它采用 nibabel 格式，但如果需要，我可以将图像保存到 numpy ndarray，然后也可以在那里进行工作。在这种情况下，在 numpy 中是否有一种很好的方法来做到这一点？

感谢您的帮助！

我有一个 nifti 文件1.nii.gz

现在，我从来没有处理过 nifti 文件。

所以，只要用这个软件打开它，我就意识到 nii.gz 是一种包含3 个二维图片数组的容器。事实上，如果我滚动鼠标，我可以看到在图片中标记为 1 的“方向”的 448 张 2d 图片，“方向”2 的 448 张 2d 图片和“方向”3 的 25 张 2d 图片。

在此之后，我打开了 shell 并尝试将这个 nii.gz 与 Nibabel 库一起使用

但是，如果我输入

结果我得到 (448,448,25)，所以这个 .nii.gz 似乎是一个 3d 矩阵，而不是一个包含 3 个 2d 图片数组的容器。你能给我解释一下吗？

我有一个关于对不同患者进行的脑 MRI 的nifti文件数据集，我使用名为 Nibabel 的库将它们加载到 Python 中。

这是从我的数据集中拍摄的 MRI 切片：

正如你所看到的，这个头部没有完全对齐（在这种情况下稍微向右倾斜）。由于我想将此 nifti 数据集与神经网络一起使用，因此我想正确对齐每一个 Brain MRI。

我找到了Flirt工具（在 FSL 中找到）（我实际上正在使用Python的包装器），你知道它是否可以用来解决我的问题吗？

如果是，该工具的适当设置是什么？这是我第一次使用 nifti 文件:(

如果此工具不能用于对齐脑 MRI，您知道我可以用于此目的的工具/库吗？