處理大量醫(yī)學(xué)影像的時(shí)候，可能會(huì)夾雜一些非CT或者M(jìn)RI的影像涉瘾，從而導(dǎo)致批量的循環(huán)報(bào)錯(cuò)捷兰，比如在一堆CT中摻雜了一個(gè)重建圖像：
重建
通過(guò)讀取文件的header可以看到nii的shape是長(zhǎng)度為5的數(shù)組：
print(nii_image.shape)
(512, 512, 8, 1, 3)
這是提示nii圖像一共由8張重建圖像組成，每張的shape是(512,512,1,3)贡茅，其中的1是指圖像的深度，3是指通道數(shù)赁还。這里可以直接簡(jiǎn)單地去掉深度通道從而生成縮略圖
if len(nii_image.shape)==5:
slides = nii_image.shape[2]//2
thumbnail = nii_image[:,:,slides,0,:]
