以上这篇使用SimpleITK读取和保存NIfTI/DICOM文件实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
nii.gz格式是医学图像常用的压缩格式，python中可用nibabel和sitk来读取保存。
今天将给大家分享医学图像读取，包括dicom图像和非dicom图像，图像的存储以及修改图像信息后产生的变化结果，最后再介绍如何将SimpleITK的图像数据与Numpy的数据进行互相转换。
使用 pydicom.dcmread() 函数进行单张影像的读取,返回一个pydicom.dataset.FileDataset对象.
图像对数变换首先将图像从SimpleITK图像数据转成Numpy矩阵数据，然后采用Numpy的log1p（）函数来计算数据的log（1+x）变换，由于1+x不能小于零，因此这里我们使用图像减去图像的最小值来计算对数变换结果。
DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）即医学数字成像和通信，是医学图像和相关信息的国际标准（ISO 12052）。它定义了质量能满足临床需要的可用于数据交换的医学图像格式，可用于处理、存储、打印和传输医学影像信息。DICOM可以便捷地交换于两个满足DICOM格式协议的工作站之间。目前该协议标准不仅广泛应用于大型医院，而且已成为小型诊所和牙科诊所医生办公室的标准影像阅读格式。 DICOM被广泛应用于放射医疗、心血管成像以及放射诊疗诊断设备（X
一般来说，深度学习的训练数据和训练后的参数都会保存为h5格式文件，对于训练数据来说，深度学习中当训练大量数据时，如果从硬盘中加载再预处理，再传递进网络，这是一个非常耗时的过程。其中从硬盘中读取图片会花费大量时间，更可行在方法是将其存在单个文件中，如h5文件。
10个常用的可以进行图像处理的Python库的介绍，可能有些你还没用过，可以试试看！
因为后期主要的研究方向是医学图像处理，而现有手头的大部分数据都是nii格式或者是hdr，img格式的数据，所以首先第一步我们需要解决图像的读写问题。
DLTK是用于医学图像的深度学习工具包，它扩展了TensorFlow， 以实现生物医学图像的深度学习。它为经典的应用程序提供特殊的操作和功能、模型的实现、教程(如本文中所使用的)和代码示例。
当今世界充满了各种数据，而图像是其中高的重要组成部分。然而，若想其有所应用，我们需要对这些图像进行处理。图像处理是分析和操纵数字图像的过程，旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后将其用于某些方面。
今天，在我们的世界里充满了数据，图像成为构成这些数据的重要组成部分。但无论是用于何种用途，这些图像都需要进行处理。图像处理就是分析和处理数字图像的过程，主要旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后可以将其用于某种用途。
今天的世界充满了数据，图像是这些数据的重要组成部分。但是，在使用它们之前，必须对这些数字图像进行处理 - 分析和操作，以提高其质量或提取一些可以使用的信息。
【磐创AI导读】：本篇文章为大家介绍了十个python图像处理工具，希望对大家有所帮助。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
今天的世界充满了数据，图像是这些数据的重要组成部分。但是，在使用它们之前，必须对这些数字图像进行处理-分析和操作，以提高其质量或提取一些可以使用的信息。
scikit-image是一个与numpy数组配合使用的开源Python包，在学术研究、教育和行业领域都可应用。
当今的世界充满了数据，而图像数据就是其中很重要的一部分。但只有经过处理和分析，提高图像的质量，从中提取出有效地信息，才能利用到这些图像数据。
来源商业新知网，原标题：干货整理！10个Python图像处理工具，入门必看，提效大法 | 资源
今天将分享纤维化肺病的气道树分割和基于定量 CT成像生物标志物的死亡率预测docker部署完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
nii文件是NIFTI格式的文件，出现的原因是原来一种图像格式是ANALYZE 7.5 format，但是这个图像格式缺少一些信息，比如没有方向信息，病人的左右方位等，如果需要包括额外的信息，就需要一个额外的文件，比如ANALYZE7.5就需要一对<.hdr, .img 文件来保存图像的完整信息。
今天将分享CTA和MRA的Willis环的拓扑解剖结构分割docker推理部署完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
小波变换融合算法基本思想：首先对源图像进行小波变换，然后按照一定规则对变换系数进行合并；最后对合并后的系数进行小波逆变换得到融合图像。
Python中可以处理图像的module有很多个，比如Opencv，Matplotlib， Numpy， PIL以及今天要分享的SciPy。其他几个后续都会总结一下，今天主要是SciPy。SciPy是Python 中一个科学计算（线性代数，统计，优化等）的module，但它的功能不限于计算，还包括信号和图像处理。Python中科学计算比较有名还有Pandas，堪称数据处理中的“瑞士军刀”。其中Numpy和SciPy底层是用c语言实现的，所以速度很快，所以使用它们的频率非常高，经常会把数据处理成numpy数组
在当今这个社会，数据就是财富，数据就是金钱，一切都离不开数据，我们看到的一切图片，本质上都是数据，如何理解和处理这些图像数据是很大的难题，不过庆幸的是，在 python 中，已经有了非常丰富的扩展来帮助我们处理这些图片。
E:/105casesMask_Seg是总的数据文件夹，Cxxx文件夹存放的是每个病人mhd文件，文件名字就相当于后面的patient_name
Dicom文件包含了诸多的元数据信息（比如像素尺寸，每个维度的一像素代表真实世界里的长度），Dicom文件即文件后缀为.dcm的文件。
使用pix2pix-gan做医学图像合成的时候，如果把nii数据转成png格式会损失很多信息，以为png格式图像的灰度值有256阶，因此直接使用nii的医学图像做输入会更好一点。
AI 科技评论按，ImagePy 是一款 python 开源图像处理框架，其 UI 界面支持开放插件。在 github：https://github.com/Image-Py/imagepy 上，不仅有关于这款图像处理软件的详细介绍，还有一些使用示例，雷锋网 AI 科技评论接下来将详细介绍这一开源图像处理框架。
"读取图像数组"通常指的是从图像文件中读取像素数据，并将其存储为数组。在图像处理和计算机视觉中，这是一种常见的操作，它使得图像可以被程序处理和分析。
本文介绍Pyradiomics的使用方法，和安装时遇到的坑。上一篇文章（医学影像组学特征值（Radiomics Features）提取之Pyradiomics（一）理论篇）介绍了Pyradiomics支持的图像类型和组学特征类型，将医学图像和Mask用作PyRadiomics的输入，对原图和经过滤波的派生图像进行影像组学特征提取，之后可以对组学特征进行进一步分析。
图像反向搜索动漫场景，使用动漫截图搜索该场景的拍摄地。它告诉你该动画在日本动漫中出现的是哪个动画，哪个情节以及确切的时间。
正如IDC所指出的，数字信息将飙升至175ZB，而这些信息中的巨大一部分是图片。数据科学家需要（预先）测量这些图像，然后再将它们放入人工智能和深度学习模型中。在愉快的部分开始之前，他们需要做重要的工作。
01 Trace.moe 图像反向搜索动漫场景，使用动漫截图搜索该场景的拍摄地。它告诉你该动画在日本动漫中出现的是哪个动画，哪个情节以及确切的时间。 GitHub地址：https://github.com/soruly/trace.moe 02 Mathai 一个拍照做题程序。输入一张包含数学计算题的图片，输出识别出的数学计算式以及计算结果。 GitHub地址：https://github.com/Roujack/mathAI 03 Imagepy 基于像imagej之类的插件的图像处理框架，可以说粘合
simpleITK已经通过pip install安装，但是sitk.show()功能无法正常使用，类似如下
本期，我们将解释如何在Python中实现图像的镜像或翻转。大家只需要了解各种矩阵运算和矩阵操作背后的基本数学即可。
主要实现的部分是利用NameGeneratorType读入系列图像，见头文件#include “itkNumericSeriesFileNames.h”。
在前面分享的医学图像处理案例中，给出了很多具体案例，但有些读者还是渴望可以深入分享案例代码详解。那么今天我将从骨骼分割，气管分割，肺组织分割，血管分割这四个具体案例来详细讲解如何来实现。
上一篇文章介绍了《保姆级教程：nnUnet在2维图像的训练和测试》，采用的是自己的2d数据集进行2d到3d的数据转换，内容包括nnUnet介绍、环境配置、数据配置、预处理、训练过程、确定最佳的U-Net配置、运行推断，算是带着大家在2d数据情况下把nnUnet训练和测试了一遍。
上一节我们理解了业务，也就是我们这个项目到底要做什么事情，并定好了一个方案。这一节我们就开始动手了，动手第一步就是把数据搞清楚，把原始数据搞成我们可以用PyTorch处理的样子。这个数据不同于我们之前用的图片数据，像之前那种RGB图像拿过来做一些简单的预处理就可以放进tensor中，这里的医学影像数据预处理部分就要复杂的多。比如说怎么去把影像数据导入进来，怎么转换成我们能处理的形式；数据可能存在错误，给定的结节位置和实际的坐标位置有偏差；数据量太大我们不能一次性加载怎么处理等等。今天理解数据这部分处理的就是之前整个项目框架图的第一步，关于数据加载的问题。
算法：区域生长算法是一种分割算法，是指如果一个像素的邻域的强度与当前像素相似，则认为该邻域处于同一分割片段。初始像素集称为种子点（seed point）——通常是手动选择的。
在进行数据处理和分析时，我们经常会使用Python的NumPy库来处理数组和矩阵。然而，在将NumPy数组转换为JSON格式时，有时会遇到一个常见的错误：Object of type 'ndarray' is not JSON serializable。这个错误意味着NumPy数组不能直接被转换为JSON格式。
本文介绍了在Windows系统下，Python实现多版本共存的配置方法。通过下载和安装Python2和Python3，然后配置环境变量和修改Python27的.exe文件，可以实现在命令行中直接调用Python2和Python3。同时，介绍了如何使用pip安装科学栈，包括numpy、pandas等。如果遇到安装问题，可以参考提供的镜像站，使用二进制文件安装所需的科学栈。
一种基于多模态（图像、文本）对比训练的神经网络。它可以在给定图像的情况下，使用自然语言来预测最相关的文本片段，而无需为特定任务进行优化。CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3，具备出色的零射击能力，可以应用于多种多模态任务。
Transfoms 是很常用的图片变换方式，可以通过compose将各个变换串联起来 1. class torchvision.transforms.Compose (transforms) 这个类将多个变换方式结合在一起 参数：各个变换的实例对象 举例：
本文主要介绍通过预训练的ImageNet模型实现图像分类，主要使用到的网络结构有：VGG16、InceptionV3、ResNet50、MobileNet。
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