[Python] NIfTI(nii.gz) 파일 읽기 / gif 시각화

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(DICOM은 이제 좀 알겠는데...) NIfTI, nii.gz에 대해 이제부터 알아보자

00. NIfTI란?

[+] NIfTI : Neuroimaging Informatics Technology Initiative의 약자로, 주로 뇌, 신경 영상 데이터의 표준 포멧

• .nii : 일반 NIfTI 파일
• .nii.gz : 압축된 NIfTI 파일

3차원 배열(3D-MRI) 또는 4차원 배열(4D-fMRI)의 데이터가 저장가능하며, Python에서는 nibabel 라이브러리를 통하여 읽고 쓴다.

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01. Setting

[+] NIfTI 파일 읽기를 위한 라이브러리 뿐만아니라 gif 시각화에 필요한 라이브러리도 세팅

# 기본 라이브러리
import os
import numpy as np

# NIfTI 라이브러리
import nibabel as nib 

# 시각화 라이브러리
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import displya, clear_output

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02. NIfTI 읽기

(NIfTI 파일, 즉 .nii.gz 파일의 경로가 다음과 같다면... /tf/dataset/20240101.nii.gz

# NIfTI file path
nii_path = '/tf/dataset/20240101.nii.gz'

# NIfTI Read
t_nii = nib.load(nii_path)
t_nii_data = t_nii.get_fdata()
print("Data shape:", t_nii_data.shape)

# 출력 : Data shape: (180, 224, 224)

num_x_slices = t_nii_data.shape[0]   # x축 slice 갯수
num_y_slices = t_nii_data.shape[1]   # y축 slice 갯수
num_z_slices = t_nii_data.shape[2]   # z축 slice 갯수

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03. Visualization (gif)

[+] 문자열 포메팅 - (print(f"ABCD {F}")

Base Code Description

for i in range(n) # 각 Axis별로 몇장까지 gif 시각화 할건지를 n값에 기입
	# NIfTI 3D array 데이터에서 한개의 Axis값은 고정, 나머지 Axis값은 All, 즉 2D array값 가져오기
    slice_data = t_nii_data[i, :, :]
    
    # 가져온 2D array를 시각화
    # 보통 x축은 좌우, y축은 상하, z축은 앞뒤인데
    # x축 1개값 기준으로 Slice하면 y,z 2D array이므로 행<->열을 Transpose하여 시각화함
    plt.imshow(slice_data.T, cmap = 'gray)
    
    # 전체 Slice중 몇번째 Slice인지 출력
    plt.title(f"Slice {x+1} / {num_x_slices}")
    
    # Axis와 눈금 없애기
    plt.axis('off')
    
    # Current, 즉 최근 생성된 Figure를 출력
    # gcf : get current figure
    # Figure : matplitlib에서의 생성된, 출력할 이미지같은 느낌
    display(plt.gcf())
    
    # 움짤(GIF)를 위해 이전 출력물 삭제
    clear_output(wait=True)

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X-axis Visualization

for x in range(100):
	slice_data = t_nii_data[x, :, :] # x축은 1~100, y,z축 전체 Array
    
    plt.imshow(slice_data.T, cmap = 'gray')
    plt.title(f"Slice {x+1} / {num_x_slices}")
    plt.axis('off')
    display(plt.gcf())
    clear_output(wait=True)

Y-axis Visualization

for y in range(100):
	slice_data = t_nii_data[:, y, :]
    
    plt.imshow(slice_data.T, cmap = 'gray')
    plt.title("Slice {y+1} / {num_y_slices}")
    plt.axis('off')
    display(plt.gcf())
    clear_output(wait=True)

Z-axis Visualization

for z in range(100):
	slice_data = t_nii_data[:, :, z]
    
    plt.imshow(slice_data.T, cmap = 'gray')
    plt.title("Slice {z+1} / {num_z_slices}")
    plt.axis('off')
    display(plt.gcf())
    clear_output(wait=True)