python - 如何在不加载 fMRI 大数据的情况下访问 .nii (NIFTI) 格式的单个时间样本？

Question

我可以访问The Human Connectome Project我有超过 1000 个 .nii 文件的数据。为了分析它们，我需要将它们作为 numpy 数组加载，这会占用大量内存。例如，考虑以下代码:

import nibabel as nib
epi_image = nib.load('rfMRI_REST1_LR.nii')
epi_image.shape
out: (91, 109, 91, 1200)
epi_data = epi_image.get_data()

最后一行给出一个 4d 张量，其中最后一个轴是时间。由于 epi_data 是 numpy 格式，我们可以通过将其转换为张量来使用它来训练神经网络，但为此我们需要加载 5Gb 的总数据这只是 1000 个中的一个。但是，如果我可以将这 1200 个时间样本分解为 1200 个 .nii，我将能够加载感兴趣的样本。有没有办法从原始文件中提取 1200 .nii 。

Answer 1

从原始文件中提取1200个.nii的方法是分别提取每一帧:

for idx in range(1200):
 epi_data = epi_image.get_data()[:,:,:,idx]
 nimg = nib.Nifti1Image(epi_data, affine=epi_image.affine, header=epi_image.header)
 nimg.to_filename("file%idx.nii"%+int(idx))