Медицинская визуализация (PyRadiomics) с файлами .nii.gz

Хотя примеры приведены в.nrrd, PyRadiomics использует SimpleITK для операций с изображениями. Это позволяет PyRadiomics поддерживать целый ряд форматов изображений, включая.nii.gz. Вам не нужно конвертировать их.

Вы можете сначала превратить NII в массив numpy, а затем превратить его в NRRD с помощью:

Нрд и Нибабель

import numpy as np
import nibabel as nib
import nrrd

# Download NII
example_filename = "image.nii.gz"
image = nib.load(example_filename)

# Turn into numpy array
array = np.array(img.dataobj)

# Save NRRD
nrrd_path_to = "image.nrrd"
nrrd.write(image_path_to, array)

DWIConverter [1] преобразует взвешенные по диффузии МР-изображения [2] в серии DICOM в формат nrrd для анализа в Slicer. Он анализирует заголовок DICOM, чтобы извлечь необходимую информацию о кадре измерения, направлениях взвешивания диффузии, b-значениях и т.д. И вывести nrrd изображение. Для недиффузионно-взвешенных изображений DICOM он загружается во всю серию DICOM и записывает один том DICOM в .nhdr/.raw.

Так что попытка конвертировать ваши .nii.gz в файлы DICOM для формата nrrd возможна с помощью этих инструментов. Также вы можете посмотреть на SlicerDMRI [3], который является аналогичным модулем.

[1] Янсон, Эндрю П. и Кристофер Р. Батсон. "Таргетирование нейрональных волокон для глубокой стимуляции мозга с использованием интерактивных, специфичных для пациента моделей". Журнал визуализированных экспериментов: JoVE 138 (2018).

[2] Ordidge, Roger J., et al. "Коррекция двигательных артефактов на диффузионно-взвешенных МР-изображениях с использованием навигатора". Магнитно-резонансная томография 12,3 (1994): 455-460.

[3] Исаия Нортон, Валид Ибн Эссайед, Фан Чжан, Соня Пухоль, Алекс Ярмаркович, Александра Дж. Голби, Гордон Киндлманн, Демьян Вассерманн, Рауль Сан-Хосе Эстепар, Йогеш Рати, Стив Пипер, Рон Кикинис, Ханс Дж. Джонсон, Фредрик Вестин и Лорен Дж. ОДоннелл. SlicerDMRI: ПО с открытым исходным кодом для исследования МРТ головного мозга. Исследования рака 77 (21), e101-e103, 2017.