Python 在深度学习中使用nifti文件的合适方式是什么？

我通过深入学习处理医学图像的使用。有几种类型的文件格式，如nifti、dicom、ANALYSE、mnic等。我使用nifti大脑mri文件进行深度学习实验。我已经在互联网上冲浪了几个星期，想知道如何使用深度学习中的文件作为输入。因此，我感到困惑

1） 与其他类型一样，nifti在文件中有切片。一般来说，文章中选择了中间部分。这是标准吗

2） 我使用nibabel库读取python中的.nii文件。我应该将nii文件转换为jpeg或png，还是应该将文件转换为numpy数组？另外，将它们转换为jpeg或png的好方法（库、软件）是什么

请给出一些想法，因为文章有助于提供理论信息，但也不足以用于实践

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谢谢您的建议。

大多数图像处理库都希望使用numpy阵列。转换成另一种磁盘格式（如jpeg）很奇怪

似乎您有一个体积数据集。根据要提取的特征，您将选择该三维空间到二维空间的投影。或者，您可能希望从信号中提取3d特征

mri扫描中的特征检测问题已经得到了很好的研究，并且已经有了相应的工具。