对nii医学图像进行重采样

在做医学图像配准时，需要将数据集的三维医学图像进行重采样。

在对“EMPIRE10”数据集进行预处理时，将每幅图像都重采样为192*160*192。

“EMPIRE10”数据集用于做肺部图像配准的挑战数据集

import SimpleITK as sitk
import os
"""
resample
"""def resampleVolume(outspacing, vol):"""将体数据重采样的指定的spacing大小\nparas：outpacing：指定的spacing，例如[1,1,1]vol：sitk读取的image信息，这里是体数据\nreturn：重采样后的数据"""outsize = [0, 0, 0]inputspacing = 0inputsize = 0inputorigin = [0, 0, 0]inputdir = [0, 0, 0]outspacing = [1, 1, 1]# 读取文件的size和spacing信息inputsize = vol.GetSize()inputspacing = vol.GetSpacing()print(inputsize)print(inputspacing)transform = sitk.Transform()transform.SetIdentity()# 需要重采样后的尺寸大小outsize[0] = 192outsize[1] = 160outsize[2] = 192# 计算得到改变size后的spacingoutspacing[0] = float(inputsize[0] / 192)outspacing[1] = float(inputsize[1] / 160)outspacing[2] = float(inputsize[2] / 192)# 设定重采样的一些参数resampler = sitk.ResampleImageFilter()resampler.SetTransform(transform)resampler.SetInterpolator(sitk.sitkLinear)resampler.SetOutputOrigin(vol.GetOrigin())resampler.SetOutputSpacing(outspacing)resampler.SetOutputDirection(vol.GetDirection())resampler.SetSize(outsize)newvol = resampler.Execute(vol)return newvoldef main():# 读文件file = './EMPIRE10/empire_export_data'  # 你的nii或者nii.gz文件路径savepath = './EMPIRE10/after'for filename in os.listdir(os.path.join(file)):niipath = os.path.join(os.path.join(file), filename)vol = sitk.Image(sitk.ReadImage(niipath))print(filename)print(niipath)print(vol)# 重采样newvol = resampleVolume([1, 1, 1], vol)# 写文件wriiter = sitk.ImageFileWriter()wriiter.SetFileName( os.path.join(savepath, '{}''{}'.format("output-",filename)))wriiter.Execute(newvol)
if __name__ == '__main__':main()

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