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Python 내에서 Nifti 이미지에 쉽게 액세스 할 수 있습니다 Pynifti는 Nifti 참조 라이브러리에 Swig-Generated Wrappers를 사용하며 Python 스타일을위한 NiftIimage 클래스를 제공합니다. 이미지 Data.nifti는 Nifti Data Format Working Group에서 제안한 새로운 분석 스타일 데이터 형식입니다. 기능적 MRI 데이터 분석 소프트웨어 패키지의 작동 간 작동을 용이하게하기 위해 측정합니다. " 한편 툴킷은 Nifti-aware (예 : FSL, AFNI, SPM, FreeSurfer 및 A가 특정 학위도 BrainVoyager)입니다. 또한 DICOMNIFTI는 DICOM 이미지에서 NIFTI 형식으로 직접 변환을 허용합니다. 아직 pynifti가 완료되지 않았습니다 (즉, C 라이브러리가 수행 할 수있는 모든 것을 지원하지 않습니다). 이미 Libniftiio의 가장 중요한 기능에 대한 액세스를 제공합니다 기능 및 Nifti-1 데이터 형식. 참고 : Pynifti는 MIT 라이센스 조건에 따라 제공되고 라이센스가 제공됩니다. 다음은 "pynifti"의 몇 가지 주요 기능이 있습니다. · Pynifti는 libniftiio에서 지원하는 파일 형식을 읽고 쓸 수 있습니다. 여기에는 Nifti (단일 및 쌍)뿐만 아니라 분석 파일을 분석하는 것도 포함됩니다. · Pynifti는 숫자가 숫자로 이미지 데이터에 빠르고 편리하게 액세스 할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 파이썬에서 사용할 수있는 숫자 루틴을 대부분 (모두가 아닌 경우) 이미지 데이터를 처리 할 수 있습니다. 숫자 배열은 자동으로 Nifti 이미지 데이터에 해당하는 데이터 유형을 사용합니다. 불필요한 컴퓨터가 수행되지 않습니다. · Pynifti는 Nifti 헤더 데이터에 대한 전체 읽기 및 쓰기 액세스를 제공합니다. 헤더 정보는 파이썬 사전으로 내보낼 수 있으며 사전의 정보를 사용하여 업데이트 할 수도 있습니다. · 파일에서 Nifti 데이터에 액세스하는 것 외에도 Pynifti는 숫자로 NIFTI 이미지를 만들 수 있습니다. 적절한 Nifti 헤더 정보는 어레이 속성으로부터 결정됩니다. 추가 헤더 정보를 선택적으로 지정할 수 있습니다. 필요한 경우 Nifti 이미지를 쉽게 복제 할 수 있지만 사소한 수정을 쉽게 사용할 수 있습니다. · Nifti 이미지의 대부분의 속성은 앤티리이mage의 속성 및 / 또는 접근 자 기능을 통해 액세스 할 수 있습니다. 상호 종속성 속성은 필요한 경우 자동으로 업데이트됩니다 (예 : Q 양식 매트릭스를 수정하면 PIXDIM 특성 및 쿼터니언 표현을 업데이트합니다). · 모든 속성은 Python 스타일 데이터 유형을 통해 액세스 할 수 있습니다. 4x4 매트릭스는 16 개별 숫자가 아닌 배열입니다. · Pynifti는 공연 가능하게 빠르게 빠릅니다. 이미지 데이터는 필요한 경우에만 메모리에로드됩니다. 일부 헤더 데이터에 액세스하기 위해 Nifti 파일을 열기 만하면 이미지의 크기와 독립적으로 지연이없는 지연없이 수행됩니다. 이미지 크기 조정 또는 데이터 유형 변환을 수행하지 않으면 이미지 데이터가 Nifti 이미지에 의해 공유되고 숫자 데이터에 액세스 할 수 있으므로 메모리는 이미지 데이터의 중복 복사본으로 낭비되지 않습니다. 그러나 이미지 데이터의 크기를 조정하고 캐스팅하려는 경우 이미지 데이터의 복사본을 만드는 데주의해야합니다 (niftiimage.asarray () 메서드의 Docstring 참조). · Pynifti는 숫자의 MemMap 배열을 통해 메모리 매핑 된 액세스를 제공하여 비 압축 된 Nifti 또는 파일을 분석 할 수 있습니다. 이 모드에서는 먼저 메모리에로드 할 필요없이 모든 크기의 기존 파일을 수정할 수 있습니다. 이 릴리스에서는 새로운 기능 : ·이 릴리스는 API를 안정화시키는 시리즈의 첫 번째로 Nafti1 표준을 완전히 지원하여 Pynifti 1.0을 마침내로 가져 오는 시리즈입니다. · 전체 패키지가 재구성되었습니다. 포함 된`nifti.nifti (이미지, 형식, 클리브)`nifti (이미지, 형식, 클리브)``nifti.nifti (이미지, 형식, 클리브)`. 리디렉션 모듈 기존 사용자 코드가 부러지지 않지만, 사용하지 않지만, Pynifti 1.0의 릴리스로 삭제 될 수 있도록 제거됩니다. · Serializable Python 개체를 Nifti 파일 헤더에 포함시킬 수있는 특수 확장 기능이 추가되었습니다. 이 확장의 내용은 각 좌회전의`.meta` 속성에 요청시 자동으로 확장됩니다. 디스크에 파일을 저장할 때 사전의 내용 도이 확장 프로그램에 자동으로 덤프됩니다. 파일 헤더의 코드가 실제로 실행되므로 내장 메타 데이터가 자동으로로드되지 않기 때문에. 문서는이 위험을 명시 적으로 언급합니다. · 추가 : 클래스 :`~ nifti.extensions.niftExtensions`. 이것은 Nifti1 헤더 확장을 액세스하고 조작하는 컨테이너와 같은 처리기입니다. · 노출 : 클래스 : 「~ nifti.image.memmappedniftiimage` 루트 모듈에있다. · 이전 : FUNC : 모드 : 다음에`~ nifti.utils.cropImage``~ nifti.utils` 모듈. · 지금 스핑크스부터 문서를 생성하는 데 사용됩니다. 이 모듈 기준이 대체하는 기존 API 참조가 포함되어 있습니다. · 추가 된 방법 : 메타 :`~ nifti.format.NiftiFormat.vx2q`과 : 메타 :`~ nifti.format.NiftiFormat.vx2s` 각각 QFORM 또는 sform에 의해 정의 된 좌표로 복셀의 인덱스로 변환합니다. 파일을 저장할 때 · NIfTI 헤더의`cal_min`와`cal_max` 값을 업데이트 이제 조건이지만, 남아는 기본적으로 사용. · 전체 쿼리에 대한 방법의 설정 축 단위를 수정합니다. 이 편집 가능한`xyz_unit`와`time_unit` 필드에 헤더 사전에 이전`xyzt_units` 필드 확장이 포함되어 있습니다. 전자`xyzt_units` 필드는 더 이상 사용할 수 없습니다. · 쿼리 및 manuipulate QFORM 및 sform 코드에 대한 방법의 전체 세트. · 각 이미지 인스턴스는 이제`__str __ ()`를 통해 가장 중요한 헤더 정보의 사람이 읽을 수있는 덤프를 생성 할 수 있습니다. · : 클래스 :`~ nifti.image.NiftiImage` 개체가 이제 절인 할 수 있습니다. · 패키지를 구축하기위한 NumPy와의의 distutils로 전환. 청소 및 빌드 절차를 간소화. 꿀꺽 꿀꺽 호출에 최적화 플래그를 추가했습니다. · : ATTR :`nifti.image.NiftiImage.filename`는 이제 파일 이름을 지정하는 데 사용할 수 있습니다. · 소개 : 데이터 :`nifti .__ version__` 정식 버전 문자열로. · 제거`updateQFormFromQuarternion ()`의 공개 방법의 목록에서 : 클래스 :`~ nifti.format.NiftiFormat`. 이것은 사용자 코드에 사용해서는 안 내부 방법이다. 그러나, 새로운 방법에 대한 리디렉션 PyNIfTI 1.0 때까지 자리에서 유지됩니다. · 버그 수정 : 메타가 :`~ nifti.image.NiftiImage.getScaledData`합니다 (NIfTI 표준에서 요구하는) slope`가 0으로 설정되는 '경우 수정되지 않은 데이터 배열을 반환합니다. 보고 토마스 로스에게 감사드립니다. · 버그 수정 : 유니 코드 파일 이름은 이제 그들이합니다 (NIfTI 라이브러리를 지원하지 않기 때문에) 순수 유니 코드 문자를 포함하지 않는 한, 적절하게 처리됩니다. 이 문제를보고 한 조지아? 난 Varoquaux에게 감사드립니다.

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