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我使用ITK-SNAP比较几个条件之间的几个感兴趣区域的强度。对于某些科目，我需要使用注册工具将一个图像重新对齐到另一个。但是，我注意到，无论我如何注册，我在参考图像上绘制的特定分割的强度值都不会改变。这两个图像的值不同，但即使我手动将第二张图像注册为完全关闭的图像，它也会保持不变。是否有可能得到我的分割的实际平均强度取决于它在注册图像上的位置？

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哪个版本的`gcc`支持`--no-undefined`开关？

我正在尝试从源代码编译pynifti包（涉及Anaconda Python发行版的长篇故事）。运行make后，我收到以下错误： gcc: error: unrecognized command line option ‘--Wl,--no-undefined’ 事实上，手册（man gcc）不包含任何信息关于--no-undefined开关。我的版本gcc是4.8.5。另外，我找不到http

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使用nibabel合并多个MRI图像时的复制标题

我已收到单个fMRI会话的多个Nifti-Images，其中每个卷扫描已保存到单个3D-Nifti文件中。这些地方命名为'foobar_001.nii'，...，'foobar_187.nii'。我想合并这些，并写下如下for-loop来这样做。 import numpy as np import nibabel as ni def merge_nii_files (sfile, ns):

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如何等待用户启用移动数据并发送邮件？

我有一个任务，我必须每天发送E-Mail一次。我使用Service触发AlarmManager来实现这一点。它工作正常。但问题是，只有移动数据可用，邮件才会发送。所以我试图打开数据连接并发送邮件。移动数据已启用，但Mail不发送。我在这里发布了我试过的东西。有人请提出一种方法，等待用户打开移动数据并发送邮件。谢谢。 cm=(ConnectivityManager)getSystemService

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如何用Nibabel从Nifti图像中获取图像强度矩阵？

我是NiBabel的新人。我想知道如何从这个库中获得Nifti图像的强度矩阵。我使用下面的脚本来获得体素： import nibabel as ni example_img = ni.load('myImage.nii') data = example_img.get_data() 我想在这些数据中包含的体素的强度开始，但是当我打印了，我已经看到了负值，这似乎很奇怪有负图像中的强度，你不

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Nifti图像变成scikit学习

我想使用scikit-learning机器学习变体来处理我的神经影像数据，特别是NIFTI文件类型的fMRI数据。 Nilearn提供该平台。但是，我不明白Nitimasker工作原理。它如何将4D fMRI数据转换为用于scikit-learn的2D数据。我有1个主题的4D数据，即(40, 64, 64, 1452)，一个哈克斯比数据。我使用Nibabel访问图像。如果我想处理一个平面，[20

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如何用NiBabel编写3D NIfTI颜色？

我用nibabel写出3D灰度.nii文件并在NIfTI观众（Mango，MCIcron）中打开它们没有任何问题。但是我无法写出3D颜色，因为每个RGB平面都被解释为不同的体积。例如。来自此的输出： import nibabel as nib import numpy as np nifti_path = "/my/local/path" test_stack = (255.0 * np.r

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从.nii格式转换后，无法在C++ ITK中读取DICOM文件

我使用ImageJ的插件Tudor DICOM将NifTi（.nii）数据集转换为DICOM数据集。生成的文件与ImageJ一起工作正常，但不被ITK接受。我成为这些警告： function gdcm::DataSet::GetMediaStorage Media Storage Class UID: 2.25.11... is unknown function gdcm::Pixmap

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从Nifti文件的元数据中重新调整截距和斜率

ITK/SimpleITK是否通过使用重定标截距和Nifti文件的元数据的斜率自动迎合HU，就像它为dicom文件（source）一样？如果它不怎么读取python 3.4中的元数据？我经历了this类，但我似乎无法访问ReadImageInformation（）函数。

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writeNIfTI失败 - 错误在if（！all（object @ dim_ [indices]> 0＆pixdim（object）[indices]>：缺少值，其中TRUE/FALSE需要

我想写出一个NIfTI文件，。DICOM图像在这个例子中，我使用从Kaggle的数据科学碗一个DICOM图像你必须接受的条款来下载示例文件，但它可以在这里的“阶段1”文件夹中找到： https://www.kaggle.com/c/second-annual-data-science-bowl/data pacman::p_load(oro.dicom, oro.nifti) all_sli