应用错误收集

时间：2019-02-06 13:00:23

标签： python deep-learning nifti spm nibabel

我通过深度学习来处理医学图像。文件格式有几种类型，例如nifti，dicom，analyst，mnic等。我在深度学习实验中使用nifti brain mri文件。我已经在互联网上冲浪了几周，以期了解在深度学习中使用文件作为输入的适当方式的一些想法。结果，我很困惑。

1）与其他类型一样，nifti在文件中也包含切片。通常，在文章中选择切片的中间。这是标准吗？

2）我使用nibabel库读取python中的.nii文件。我应该将nii文件转换为jpeg或png，还是应该将文件转换为numpy数组？还有，什么是将它们转换为jpeg或png的简便方法（库，软件）？

请提供一些想法，因为文章既可提供理论信息，又不足以实践。

感谢任何建议。

答案 0 :(得分：-1)

大多数图像处理库都希望使用numpy数组。转换为jpeg等磁盘格式很奇怪。

似乎您有一个体积数据集。根据要提取的特征，您将选择该3d空间到2d的投影。或者您可能想从信号中提取3d要素。