【发布时间】：2020-11-03 18:01:30
【问题描述】：
对于我的论文，我有 16 个 nifti MRI 图像（尺寸：162×162×192），我的计划是使用 Conv 神经网络，我将 10 和 6 个图像划分为训练和测试图像。 问题是，如何将 Unet 中的 nifti 图像作为输入和输出的训练图像提供，以及如何提供测试图像？谢谢。
【问题讨论】：
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格式化问题以便更清楚。
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@Naemul 使用 Nibabel 库从 Nifti 图像中将图像提取为 png 文件，然后将它们作为图像直接提供给网络，您还将获得图像作为输出。
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@BelalHomaidan 谢谢你的回答，但我需要漂亮的输出文件，在这种情况下，我必须再次将所有输出重建到 nifti 中。我仍然不知道如何保持所有信息与原始信息相同。
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@Naemul 保存标题和仿射变换，预测后您可以将图像堆叠在 3D 数组中并将其与标题和仿射变换连接，然后您可以将它们格式化为 nifti，阅读 Nibabel 文档很容易.
标签： python-3.x conv-neural-network unity3d-unet nifti medical-imaging