三维 NIfTI 图像切片提取与保存：循序渐进指南

在三维 NIfTI 图像中保存特定切片的不同内容

简介

处理多维医学图像（例如 NIfTI 图像）时，经常需要从不同的切片中提取和保存特定内容。在本指南中，我们将探讨如何使用 NumPy 和 NiBabel 库从三维 NIfTI 图像中提取三个不同切片的内容，并将它们分别保存到新的三维 NIfTI 图像的不同维度中。

加载 NIfTI 图像

第一步是使用 NiBabel 加载原始 NIfTI 图像。nib.load() 函数可以帮助你完成此操作，它将返回一个 NIfTI 图像对象，其中包含图像数据和相关元数据。

nifti_img = nib.load(file_path)
img_data = nifti_img.get_fdata()

初始化结果数组

接下来，我们需要创建一个三维数组来存储提取的切片内容。这个数组的形状将与原始图像数据相同。我们还创建三个额外的数组来存储三个特定切片的内容。

clahe_slices = np.zeros_like(img_data)
clahe_slices1 = np.zeros_like(img_data)
clahe_slices2 = np.zeros_like(img_data)
clahe_slices3 = np.zeros_like(img_data)

循环遍历每个维度

现在，我们将循环遍历图像数据的每个维度，将特定切片的内容复制到结果数组中。

第一个维度

for i in range(img_data.shape[0]):
    clahe_slices[i, :, :] = clahe_slices1[i, :, :]

第二个维度

for i in range(img_data.shape[1]):
    clahe_slices[:, i, :] = clahe_slices2[:, i, :]

第三个维度

for i in range(img_data.shape[2]):
    clahe_slices[:, :, i] = clahe_slices3[:, :, i]

保存结果图像

最后，我们将提取的切片内容保存到一个新的 NIfTI 图像文件中，使用原始图像的仿射变换和头文件。

new_nifti_img = nib.Nifti1Image(clahe_slices, nifti_img.affine, nifti_img.header)
nib.save(new_nifti_img, 'new_image.nii.gz')

结论

通过遵循这些步骤，你可以从三维 NIfTI 图像中提取和保存不同切片的特定内容，从而为进一步的分析或可视化做好准备。

常见问题解答

1. 为什么我们需要使用三个单独的数组来存储每个切片的内容？
   为了防止不同的切片内容相互覆盖，我们需要使用单独的数组来存储它们。

2. 我可以使用这种方法提取任意数量的切片吗？
   是的，你可以根据需要修改代码以提取任意数量的切片。

3. 如何确保保存的切片顺序与原始图像中的顺序相同？
   在循环遍历每个维度时，确保切片索引与原始图像数据中的索引匹配非常重要。

4. 如何处理包含多个体积数据的四维 NIfTI 图像？
   处理四维 NIfTI 图像时，需要对每个体积重复此过程。

5. 有哪些其他库可以用于此目的？
   除了 NumPy 和 NiBabel，你还可以使用 SimpleITK、scikit-image 和 pydicom 等其他库。