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python - nibabel を使用して複数の MRI 画像をマージするときにヘッダーをコピーする
単一の fMRI セッションの複数の Nifti イメージを受け取りました。各ボリューム スキャンは単一の 3D-Nifti ファイルに保存されています。これらの名前は、たとえば、「foobar_001.nii」、...、「foobar_187.nii」です。それらをマージしたいので、そのために次の for ループを作成しました。
ご覧のとおり、ヘッダー情報もコピーされていることを確認したいと思います。私の質問: この 'header=header' は本当に十分ですか? imgs は 4 タプルの形状なので質問していますが、使用しているヘッダーは 3 タプルの形状です。私は nibabel や Nifti ファイル形式の内部構造にあまり詳しくありません。他にコピーする必要があるものはありますか?
matlab - 3D Matlab フィギュアを .mat に変換することは可能ですか?
実際に私は .fig ファイルを持っていて、それを nifti ファイル (.nii) に変換したいのですが、.mat ファイルを要求する make_nii 関数を見つけました。
dicom - .nii 形式からの変換後、C++ ITK で DICOM ファイルを読み取れませんでした
Tudor DICOM
のプラグインを使用して、NifTi (.nii) データセットを DICOM データセットに変換しましたImageJ
。生成されたファイルは ImageJ で問題なく動作しますが、ITK からは受け入れられません。
私はこれらの警告になります:
誰か助けてくれませんか?
c++ - Nifti ファイルを C++ の 4D-Tensor に変換
4D-Nifti ファイルを引数またはファイル名として渡すと、4D Tensor が生成される関数を探しています。
良い方向性や良い図書館を教えてもらえますか?
1) VTK の投稿からの回答に具体的な例を追加できるかもしれません- How to read Tensors/Matrix per cell from a NIFTI Image?
つまり、「example.nii」を取り、4D tensor を与えます。
試み
他のスタック投稿とグーグルから、VTK、CImg、Niftilib に出会いました。しかし、彼らのドキュメンテーションを理解するのは非常に難しいと思います。なぜなら、人々がそれについてコメントする必要さえないほど基本的であるように思われるからです。
たとえば、VTK 画像データが役立つと思います http://www.vtk.org/doc/nightly/html/classvtkImageData.html
しかし、私はまだそれを解析できません。
大規模なライブラリを使用せずに変換するのがいかに簡単かにも興味があります。そのための Matlab コードは非常に短いように見えるので、引き続き C++ への変換を試みます。
ありがとうございました
コンテキストは、脳の DTI 4D イメージングです。脳 nifti ファイルのスライスを 4D 減衰テンソルに変換します。
linux - matlab で nii2mnc を実行する
いくつかのコマンドも実行するスクリプトを MATLAB で作成しようとしています。を除いて、これまでのところすべて正常に動作しnii2mnc
ます。cmd で実行すると、MATLAB でスクリプトを実行すると、異なる結果が得られます。
最初の問題は、使用していたのバージョンでしたnii2mnc
。私はそれを修正し、両方で同じバージョンを使用しています。
私が取得している mnc ファイルのサイズは異なります (私のスクリプトのファイルの方が大きいです)。
助言がありますか?
python - NiBabelでカラー3D NIfTIを書くには?
nibabel を使用して 3D グレースケール .nii ファイルを書き出し、NIfTI ビューアー (Mango、MCIcron) で開くことに問題はありませんでした。ただし、各 RGB プレーンが異なるボリュームとして解釈されているため、3D カラーを書き出すことができませんでした。たとえば、これからの出力:
3 つの別個の 20x201x202 ボリュームとして表示されます。また、最初の軸 (つまり、np.random.rand(3, 20, 201, 202)) にカラー プレーンを配置しようとしましたが、同じ問題が発生します。少し調べてみると、24 ビット RGB 平面イメージの場合は 128 に設定する必要がある「データセット」フィールドがあるようです。nibabel の優れた点の 1 つは、供給された numpy 配列に基づいてヘッダーを自動的に設定する方法です。ただし、これはあいまいなケースであり、ヘッダー情報を出力すると、データ型が 2 (uint8) に設定されていることがわかります。これがおそらく、視聴者が RGB24 ではなく別のボリュームとして解釈しているためです。APIでデータ型を設定するため の正式なサポートは見当たりませんが、ドキュメンテーションには、「大きな勇気」を持つ人のための raw フィールドへのアクセスについて言及されています。これを行う、つまり
ヘッダー値の変更で機能します
「データ型:RGB」を与えますが、書き込み時に
エラーが発生します:
一部の arr_dtype != out_dtype の場合に例外が発生するため、生のヘッダーをハッキングすると、後で不整合が発生する可能性があります。
それで、これを行う適切な方法はありますか?
python - Nibabel の一貫性のない画像ヘッダー/データの向き
ヘッダーとデータの間の画像に矛盾があります。
これは期待されていますか?Nibabel にヘッダーと一致する向きでデータを提供するように依頼できますか? または、どのディメンションがどれであるかをどのように判断できますか?
アドバイスありがとうございます:)