以 nibabel 扩展维度 - Python

介绍

nibabel 是 Python 中一种常用的处理图像数据的工具，可以读取和写入常见的神经影像学图像格式（如 NIfTI1 和 NIfTI2），并包括各种转换处理图像数据的工具。本文介绍了如何使用 nibabel 扩展图像数据的维度。

安装

在使用 nibabel 之前，需要先安装该库。可以使用 pip 直接安装：

pip install nibabel

扩展维度

在神经影像学任务中，常会遇到需要在图像数据中增加新的维度，比如增加一个时间维度。使用 nibabel 可以很方便地实现这一操作。下面是一个代码示例，用于在一个三维图像数组中增加一维时间维度：

import nibabel as nib
import numpy as np

# 读取示例图像
img = nib.load('example.nii.gz')
data = img.get_fdata()

# 创建一个新的 4D 数组
new_shape = (data.shape[0], data.shape[1], data.shape[2], 10)
new_data = np.zeros(new_shape)

# 将原始图像的数据复制到新数组中
new_data[..., 0] = data

# 将新的 4D 数组保存到文件中
new_img = nib.Nifti1Image(new_data, img.affine, img.header)
nib.save(new_img, 'example_4D.nii.gz')

这个示例代码使用了 NIfTI1 格式的示例文件（文件名为 example.nii.gz），并将原始三维数据中的第一个切片沿时间维度复制了 10 次，得到了一个 4D 数组。最终使用了新的 4D 数组创建了一个新的 NIfTI1 文件（文件名为 example_4D.nii.gz）。

总结

本文介绍了如何使用 nibabel 扩展神经影像学图像数据的维度，并提供了一个简单的代码示例。nibabel 主要用于读取和写入神经影像学图像格式，并提供了各种转换处理图像数据的工具，为神经影像学任务提供了很大的便利。