前言

NIfTI 中的图像原始数据一般被存储成了三维图像，而dicom存储为二维图层，所以相对于DICOM文件，NIFTI文件更加易用于机器学习，因为NIfTI 是三维图像，处理一个单独的NIfTI 文件要比处理成百上千个DICOM文件更加容易一些。

医学图像格式

DICOM 和 NIFTI 是最常用的格式，下面对其进行简单介绍。

DICOM

DICOM 代表的是医疗数字成像和通信。DICOM 是由美国国家电气制造商协会（NEMA）制定的标准。它定义了医疗成像领域中关于信息处理、存储、打印以及传输的标准，这些都是你在扫描仪或者某家医院的图片归档和通信系统（PACS）能够立即得到的文件格式。
它包括了文件格式和能够接收图像以及 DICOM 格式的病人数据的实体之间使用 TCP/IP 进行通信的协议。

一个 DICOM 文件包含文件头部和同文件名的*.dcm 图像数据。文件头部的大小取决于它所提供的信息的多少。文件头包含以下信息：病人的 ID，病人的姓名，图像的模态以及其他信息。它定义了帧的数量以及图像的精度。这些信息会被图像浏览器在显示图像时用到。对于一个图像采样，会有很多个 DICOM 文件。

NIFTI

Nifti 格式最初是为神经影像学发明的。神经影像信息学技术计划（NIFTI）将 NIfTI 格式预设为 ANALYZE7.5 格式的替代品。它最初的应用领域是神经影像，但是也被用在其他领域。这种格式的主要特点就是它包含两个能够将每个体素的索引（i,j,k）和它的空间位置（x,y,z）关联起来的仿射坐标。

python代码

import numpy as np
import shutil
import os
import SimpleITK as sitkdef dcm2nii_sitk(path_read, path_save):reader = sitk.ImageSeriesReader()seriesIDs = reader.GetGDCMSeriesIDs(path_read)N = len(seriesIDs)lens = np.zeros([N])for i in range(N):dicom_names = reader.GetGDCMSeriesFileNames(path_read, seriesIDs[i])lens[i] = len(dicom_names)N_MAX = np.argmax(lens)dicom_names = reader.GetGDCMSeriesFileNames(path_read, seriesIDs[N_MAX])reader.SetFileNames(dicom_names)image = reader.Execute()if not os.path.exists(path_save):os.mkdir(path_save)sitk.WriteImage(image, path_save+'/data.nii.gz')DICOMpath = r"F:\Dicomdataset"   #dicom文件夹路径
Midpath = r"F:\middataset"   #处理中间数据路径
Resultpath = r"F:\result"    #保存路径
cases = os.listdir(DICOMpath)  #获取dicom文件夹路径子文件夹名
for c in cases:  #遍历dicom文件夹路径子文件path_mid = os.path.join(DICOMpath , c)  #获取dicom文件夹下每一套数据的路径dcm2nii_sitk(path_mid , Midpath )  #将dicom转换为nii，并保存在Midpath中shutil.copy(os.path.join(Midpath , "data.nii.gz"), os.path.join(Resultpath , c + ".nii.gz"))#重新对保存后的nii文件名进行命名，并复制到Resultpath下

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Dicom 转 nii 格式
import SimpleITK as sitk import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltdef dcm_nii(image_path, r ...

医学图像Dicom(.dcm)转换为NIFTI(.nii)格式

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