如何使用Python中的.img/.hdr数据？

Question

我有一些核磁共振扫描文件的扩展.img/.hdr/.gif。我对它完全陌生。在

我该怎么处理它？我怎么能在那个“.img”阵列里看核磁共振扫描的切片？在

我发现了

import nibabel as nib
img = nib.load('./OAS1_0001_MR1_mpr_n4_anon_111_t88_masked_gfc_fseg.img')
print(img)

这说明

^{pr2}$

但是没有什么东西可以让我得到核磁共振扫描的切片。我怎么能画出来呢？我假设img.get_data()应该对我有帮助。。。在

Answer 1

对于打印，可以使用

from nilearn import plotting
plotting.plot_anat(img, title="plot_anat")

要提取正确的数据，可以使用img.get_数据（）

Answer 2

根据数据的形状（data shape (176, 208, 176, 1)）判断，这是一个三维图像，因此您需要指定要在二维中绘制的平面。有三个选项：

• 轴向的、水平的或横向的；把身体分成头和尾（Z轴）
• 冠状面或正面；将身体分为前后两部分（Y轴）
• 矢状面或纵切面；将身体分成左右两部分（X轴）

你可以在Wikipedia中找到更多关于解剖平面的细节，以及一个非常有用的图表。在

因此，对于您的数据，一旦您按照您所描述的那样阅读了它，您可以通过调用

im_data = img.get_fdata()（我收到了get_data()的折旧警告）

数据数组将具有相同的形状，因此如果要沿其中一个平面绘制中心切片，只需写下：

import matplotlib.pyplot as plt

center_slice = im_data[:,:,88, 0]
fig, ax = plt.subplots(1,1)
ax.imshow(center_slice, cmap="gray")
plt.show()

请注意，图像不一定正确定位（旋转、轴等）。有时，它可以旋转90度或者手动移动scipy.ndimage.shift()。nilearn plotting源代码包含对默认MPL轴的转换和修改的全面列表，因此值得一看。在