使用python对mri图像进行批量ac-pc矫正

以下是一个基本的Python脚本，用于批量进行MRI图像的AC-PC矫正。该脚本需要安装nibabel和numpy库。

import os
import numpy as np
import nibabel as nib

# 设置输入和输出文件夹的路径
input_folder = '/path/to/input/folder'
output_folder = '/path/to/output/folder'

# 获取输入文件夹中所有的nii文件
file_list = [f for f in os.listdir(input_folder) if f.endswith('.nii')]

# 循环遍历每个nii文件
for file_name in file_list:
    # 读取nii文件
    nii_file = nib.load(os.path.join(input_folder, file_name))
    nii_data = nii_file.get_fdata()
    nii_affine = nii_file.affine
    
    # 计算AC-PC坐标
    mid_slice = int(nii_data.shape[2] / 2)
    z = np.argmax(np.sum(np.abs(nii_data[:, :, mid_slice]), axis=1))
    center = np.array([nii_data.shape[0] / 2, nii_data.shape[1] / 2, z])
    acpc = np.array([center[0], center[1], center[2] - 35])
    
    # 计算旋转矩阵
    origin = np.array([0, 0, 0, 1])
    translation = np.eye(4)
    translation[:3, 3] = -acpc
    rotation = np.eye(4)
    rotation[:3, :3] = np.linalg.inv(nii_affine[:3, :3])
    transform = np.dot(rotation, translation)
    
    # 应用变换
    nii_data = nib.affines.apply_affine(transform, nii_data, nii_affine[:3, :3].shape)
    nii_affine = np.dot(transform, nii_affine)
    
    # 保存输出文件
    nib.save(nib.Nifti1Image(nii_data, nii_affine), os.path.join(output_folder, file_name))

该脚本首先设置输入和输出文件夹的路径，然后使用nibabel库读取每个nii文件。接下来，它计算了每个MRI图像的AC-PC坐标，并使用旋转矩阵将图像进行矫正。

最后，脚本将变换后的图像保存到输出文件夹中。

请注意，此脚本仅提供了基本的AC-PC矫正方法，可能需要根据具体数据进行调整。