Разъяснение относительно набора данных BraTS - PullRequest
0 голосов
/ 30 мая 2020

Я загрузил набор данных BraTS для своего летнего проекта.

Набор данных состоял из файлов nii.gz, которые я смог открыть с помощью библиотеки nibabel в Python. Я использовал следующий код:

import os
import numpy as np
import nibabel as nib
import matplotlib.pyplot as plat
examplefile=os.path.join("mydatapath","BraTS19_2013_5_1_flair.nii.gz")
img=nib.load(examplefile)
print(img)

, это дало мне следующий результат:

<class 'nibabel.nifti1.Nifti1Image'>
data shape (240, 240, 155)
affine: 
[[ -1.   0.   0.  -0.]
 [  0.  -1.   0. 239.]
 [  0.   0.   1.   0.]
 [  0.   0.   0.   1.]]
metadata:
<class 'nibabel.nifti1.Nifti1Header'> object, endian='<'
sizeof_hdr      : 348
data_type       : b''
db_name         : b''
extents         : 0
session_error   : 0
regular         : b'r'
dim_info        : 0
dim             : [  3 240 240 155   1   1   1   1]
intent_p1       : 0.0
intent_p2       : 0.0
intent_p3       : 0.0
intent_code     : none
datatype        : int16
bitpix          : 16
slice_start     : 0
pixdim          : [1. 1. 1. 1. 0. 0. 0. 0.]
vox_offset      : 0.0
scl_slope       : nan
scl_inter       : nan
slice_end       : 0
slice_code      : unknown
xyzt_units      : 2
cal_max         : 0.0
cal_min         : 0.0
slice_duration  : 0.0
toffset         : 0.0
glmax           : 0
glmin           : 0
descrip         : b''
aux_file        : b''
qform_code      : aligned
sform_code      : scanner
quatern_b       : 0.0
quatern_c       : 0.0
quatern_d       : 1.0
qoffset_x       : -0.0
qoffset_y       : 239.0
qoffset_z       : 0.0
srow_x          : [-1.  0.  0. -0.]
srow_y          : [  0.  -1.   0. 239.]
srow_z          : [0. 0. 1. 0.]
intent_name     : b''
magic           : b'n+1'

Кто-нибудь, пожалуйста, проведите меня через это. Я знаю, что данных очень много, если бы кто-нибудь мог просто сказать мне, как получить изображение из этих данных, было бы замечательно.

Спасибо.

1 Ответ

1 голос
/ 30 мая 2020

Вы смотрели документацию на нибабель? Это отлично, и в нем есть ответ на ваш вопрос. https://nipy.org/nibabel/gettingstarted.html

В своем вопросе вы смотрите на заголовок файла Nifti. Используйте следующее, чтобы получить данные изображения в виде массива numpy.

import nibabel as nib
img = nib.load("image.nii.gz")
data = img.get_fdata()
...