使用SimpleITK计算如下所示的病灶标注的整体体积。
可以在该代码的基础上，增加写入excel表的操作，这样就可以把模型推理前的体积和模型推理后的体积都写入excel表，然后进行一系列分析。
1 计算方式
用SimpleITK包进行ROI/病灶体积的计算
import SimpleITK as sitk
import numpy as np
def calculate_volume(mask_image_path):
# 读取分割结果的图像文件
mask_image = sitk.ReadImage(mask_image_path)
# 获取图像的大小、原点和间距
size = mask_image.GetSize()
origin = mask_image.GetOrigin()
spacing = mask_image.GetSpacing()
# 将 SimpleITK 图像转换为 NumPy 数组
mask_array = sitk.GetArrayFromImage(mask_image)
# 计算非零像素的数量
non_zero_voxels = (mask_array > 0).sum()
# 计算像素的体积（以立方毫米为单位）
voxel_volume_mm3 = spacing[0] * spacing[1] * spacing[2]
# 计算体积（以 mm³ 为单位）
volume_mm3 = non_zero_voxels * voxel_volume_mm3
# 如果需要以其他单位（例如 cm³）显示，请进行适当的单位转换
volume_cm3 = volume_mm3 / 1000.0
return size,spacing,non_zero_voxels,volume_cm3
maskFilePath = "./dataset/split_2_41/train/Mask/sub-strokecase0001_ses-0001_msk_reg.nii.gz"
size,spacing,non_zero_voxels,roi_volume = calculate_volume(maskFilePath)
print("================================")
print(size,spacing,non_zero_voxels)
print(f'ROI 或病灶的体积为 {roi_volume} cm³')
测试结果：
================================
(97, 113, 97) (2.0, 2.0, 2.0) 1446
ROI 或病灶的体积为 11.568 cm³
