如何通过load()函数加载并可视化NIfTI图像数据

要通过load()函数加载和可视化NIfTI图像数据，首先需要确保在Python环境中安装了相应的库，如NiBabel、NumPy和Matplotlib。然后，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的库：

import nibabel as nib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 使用load()函数加载NIfTI图像文件：

img = nib.load('example.nii.gz')

此处的'example.nii.gz'是NIfTI图像文件的路径和文件名。

3. 获取图像数据和元数据：

data = img.get_fdata()
affine = img.affine

这里的data是一个三维NumPy数组，包含图像的体素数据。affine是一个变换矩阵，用于将体素坐标转换为世界坐标。

4. 可视化图像数据：

plt.imshow(data[:, :, 100], cmap='gray')
plt.show()

此处的[:, :, 100]表示在第三个维度（Z轴）上选择第100个切片进行可视化。cmap='gray'表示使用灰度色彩映射。

通过上述步骤，就可以加载和可视化NIfTI图像数据。需注意的是，由于NIfTI图像是三维数据，可以根据需要进行体素切片的选择和显示。