Python中ROI的质心计算

Question

我有一个Nifti文件，里面包含了一些感兴趣区域（ROIs），这个文件的大小是192 x 192 x 12的数组。我想找到整个数组的质心，以及每一片（总共12片）的质心。我正在使用

cm = join(dname, 'cardiac_roi.nii')
roi_img = nib.load(cm)
roi_data = roi_img.get_data()
CM = ndimage.measurements.center_of_mass(roi_data)

但是我遇到了这个错误：

TypeError: 'numpy.float64' object is not iterable

当我只尝试处理一片的时候，也会出现同样的情况。

CM = ndimage.measurements.center_of_mass(roi_data[:,:,1])

我该怎么解决这个问题呢？

Answer 1

你可以通过把这一行替换成下面的几行来解决这个问题：

CM = ndimage.measurements.center_of_mass(roi_data)

替换成：

import numpy  # Unnecessary if you've already done this.
CM = ndimage.measurements.center_of_mass(numpy.array(roi_data))

解释一下：根据你的评论，roi_data 是一个 NumPy 的 内存映射数组。而 ndimage.measurements.center_of_mass 这个函数需要的是一个普通的 NumPy 数组，也就是 ndarray 类型。理论上说，因为内存映射数组的类型是 memmap，而 memmap 是 ndarray 的一个子类，所以你原来的代码应该可以正常工作；但实际上它失败了（正如你发现的那样），解决办法就是明确地把内存映射数组转换成普通的 NumPy 数组。你的代码不工作的原因违反了 里斯科夫替换原则，这说明 NumPy 或 SciPy 中可能存在一个 bug（很可能是前者）。

查看 ndimage 的源代码后，我发现行为上的差异是因为对于一个内存映射数组 x，x.sum() 的结果是另一个（零维）数组，而对于一个普通的 NumPy ndarray x，x.sum() 的结果是一个标量（比如说是 numpy.float64 的一个实例）。这个 NumPy 的 bug 报告 看起来是相关的。