使用 SimpleITK 和 Nibabel 读取医学nii数据

SimpleITK 和 Nibabel 的区别：

SimpleITK 加载数据是channel_first，即（155，240，240）；

Nibabel 是 channel_last，即（240，240，155），其中155是图像通道数，也就是155张图像，可以把nii看成二维图像，也可以看成三维。

SimpleITK

import SimpleITK as sitk
import numpy as np
from PIL import Image
 
def read_img(path):
    img = sitk.ReadImage(path)
    data = sitk.GetArrayFromImage(img)
    return data

# 显示一个系列图
def show_imgs(data):
    for i in range(data.shape[2]):
        img = Image.fromarray(data[:, :, i])
        img.show()

# 单张显示
def show_img(ori_img):
    img = Image.fromarray(ori_img[:, :, 80])
    img.show()

path = '/home/ltb/braTS/MICCAI_BraTS_2019_Data_Training/HGG/BraTS19_2013_2_1/BraTS19_2013_2_1_flair.nii.gz'
data = read_img(path)
data = np.array(data)
data = np.transpose(data, (1, 2, 0))
show_imgs(data)

Nibabel

import nibabel as nib
from PIL import Image
import numpy as np


def read_data(path):
    image_data = nib.load(path).get_data()
    return image_data


# 显示一个系列图
def show_imgs(data):
    for i in range(data.shape[2]):
        img = Image.fromarray(data[:, :, i])
        img.show()

# 单张显示
def show_img(ori_img):
    img = Image.fromarray(ori_img[:, :, 80])
    img.show()

path = '/home/ltb/braTS/MICCAI_BraTS_2019_Data_Training/HGG/BraTS19_2013_2_1/BraTS19_2013_2_1_flair.nii.gz'
data = read_data(path)
print(data.shape)
data = np.array(data)
show_imgs(data)

参考

https://blog.csdn.net/weixin_42338058/article/details/84190420