В мире нейровизуализации и медицинской визуализации Nibabel — это мощная библиотека Python, предоставляющая удобный интерфейс для чтения и управления различными форматами файлов изображений. Одной из распространенных операций обработки изображений является расширение размеров, которое включает добавление новых измерений к существующему массиву изображений. В этой статье блога мы рассмотрим различные методы расширения измерений с помощью Nibabel, сопровождаемые разговорными объяснениями и примерами кода.

Метод 1: использование np.newaxis
Самый простой способ расширить измерения в Nibabel — использовать атрибут np.newaxis NumPy. Этот атрибут позволяет вставлять новые измерения в нужные позиции массива. Вот пример:

import nibabel as nib
import numpy as np
# Load an image using Nibabel
image = nib.load('image.nii.gz')
data = image.get_fdata()
# Expand dimensions using np.newaxis
expanded_data = data[..., np.newaxis]
# Check the new shape
print("Original shape:", data.shape)
print("Expanded shape:", expanded_data.shape)

Метод 2: использование np.expand_dims
Другой метод расширения размеров — использование функции np.expand_dims из NumPy. Эта функция позволяет вам указать позицию, в которую вы хотите вставить новые размеры. Вот пример:

import nibabel as nib
import numpy as np
# Load an image using Nibabel
image = nib.load('image.nii.gz')
data = image.get_fdata()
# Expand dimensions using np.expand_dims
expanded_data = np.expand_dims(data, axis=-1)
# Check the new shape
print("Original shape:", data.shape)
print("Expanded shape:", expanded_data.shape)

Метод 3: использование атрибута np.newaxisNibabel
Nibabel предоставляет собственный атрибут np.newaxis, который можно использовать непосредственно с объектами изображений. Этот метод аналогичен методу 1, но имеет более краткий синтаксис. Вот пример:

import nibabel as nib
# Load an image using Nibabel
image = nib.load('image.nii.gz')
# Expand dimensions using np.newaxis
expanded_image = image[..., nib.newaxis]
# Check the new shape
print("Original shape:", image.shape)
print("Expanded shape:", expanded_image.shape)

Метод 4: использование функции nib.concat_imagesNibabel
Если у вас есть несколько изображений и вы хотите одновременно увеличить их размеры, вы можете использовать функцию nib.concat_images. Эта функция объединяет несколько изображений вдоль указанной оси, эффективно расширяя размеры. Вот пример:

import nibabel as nib
# Load multiple images using Nibabel
image1 = nib.load('image1.nii.gz')
image2 = nib.load('image2.nii.gz')
# Expand dimensions using nib.concat_images
expanded_images = nib.concat_images([image1, image2], axis=-1)
# Check the new shape
print("Original shape (image1):", image1.shape)
print("Original shape (image2):", image2.shape)
print("Expanded shape:", expanded_images.shape)

Расширение измерений в Nibabel — важнейший метод обработки и анализа изображений. В этой статье мы исследовали различные методы, в том числе использование np.newaxis, np.expand_dims, атрибута nibabel np.newaxis и функции nibabel nib.concat_images. Используя эти методы, вы можете легко манипулировать данными нейровизуализации и выполнять различные операции. Так что вперед, погрузитесь в Nibabel и улучшите свои навыки манипулирования данными!