使用SimpleITK批量计算医学图像分割的mask体积，病灶体积

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