目前在使用深度学习进行医学图像处理，主要进行肺部结节检测，在预处理时经常会使用到SimpleITK软件包，它是一个很好用的读取医学图像信息软件包。 SimpleITKInsight Segmentation and Registration Toolkit (ITK)是一个开源、跨平台的框架，可以提供给开发者增强功能的图像分析和处理套件。其中最为著名的就是SimpleITK，是一个简化版的、构建于ITK最顶层的模块。SimpleITK旨在易化图像处理流程和方法。 目前常用的代码有如下几种： itk_img = SimpleITK.ReadImage(path)
img_array = SimpleITK.GetArrayFromImage(itk_img)
print("Img array: ", img_array.shape) #读取图像大小
origin = numpy.array(itk_img.GetOrigin()) #读取图像原点坐标
print("Origin (x,y,z): ", origin)
direction = numpy.array(itk_img.GetDirection()) #读取图像方向
print("Direction: ", direction)
spacing = numpy.array(itk_img.GetSpacing()) # 读取图像尺度信息
print("Spacing (x,y,z): ", spacing)123456789101112下面分别分析一下上面用到的几个信息： 1. SimpleITK.ReadImage(path)最简单的在path中读取图像信息，一般读取格式为mhd文件与dicom文件 2. SimpleITK.GetArrayFromImage(itk_img)将读取出来的图像信息用像素值表示出来
如上为读取出来的数组，底下的shape就是整个读取出来的图像大小，如此图为长宽分别为512，深度为109的图像。 3. itk_img.GetOrigin()此操作为读取图像的原点信息，因为每张图像的不同，它的位置也与原点的距离不同，如此图：
 4. itk_img.GetSpacing()此操作为读取图像的体素大小，我觉得这个数值更像尺度一些，每张图都不同
本图z的尺度为2.5，意思就是每1mm显示为2.5个深度。 5. itk_img.GetDirection()此操作为读取图像方向，一般一系列图像都是同样的：
[1., 0., 0.,
0., 1., 0.,
0., 0., 1.] 6. 具体分析一下Origin与Spacing：
上面两图很好的诠释了Origin与Spacing与图像的关系
|
