Python中如何合并NIfTI(.nii)图像通道实现CT影像与红色掩码叠加

你已经通过SimpleITK生成了匹配的轮廓掩码，直接按下面两种方案任选其一即可实现红色叠加效果，不需要额外做复杂的格式转换。

方案1：Python代码批量实现（基于SimpleITK，无需GUI工具） #

核心逻辑是将单通道灰度CT转为三通道RGB基底，再把掩码区域的红色通道置为高亮，其余通道保留灰度信息，最终输出保留原始空间坐标的叠加结果。

import SimpleITK as sitk
import numpy as np

# 读取文件，注意两个文件必须是同尺寸、同空间配准的状态
ct = sitk.ReadImage("input_ct.nii")
mask = sitk.ReadImage("generated_mask.nii")

ct_arr = sitk.GetArrayFromImage(ct)
mask_arr = sitk.GetArrayFromImage(mask)

# 按观察需求设置CT窗宽窗位，归一化到0-255显示区间
# 以下为纵隔窗示例，观察肺组织可替换为窗位-600、窗宽1500
window_level = 40
window_width = 400
ct_min_val = window_level - window_width // 2
ct_max_val = window_level + window_width // 2
ct_arr_norm = np.clip(ct_arr, ct_min_val, ct_max_val)
ct_arr_norm = ((ct_arr_norm - ct_min_val) / (ct_max_val - ct_min_val) * 255).astype(np.uint8)

# 构建三通道叠加数组
overlay_arr = np.zeros((*ct_arr_norm.shape, 3), dtype=np.uint8)
# 基底填充原始灰度值
overlay_arr[..., 0] = ct_arr_norm
overlay_arr[..., 1] = ct_arr_norm
overlay_arr[..., 2] = ct_arr_norm
# 掩码区域设置为红色：不透明效果直接将绿/蓝通道置0，红通道置255
overlay_arr[mask_arr > 0, 0] = 255
overlay_arr[mask_arr > 0, 1] = 0
overlay_arr[mask_arr > 0, 2] = 0

# 半透明效果可替换为以下代码，不会遮挡底层CT结构
# overlay_arr[mask_arr > 0, 0] = np.minimum(ct_arr_norm[mask_arr > 0] + 120, 255)

# 保存结果，保留原始CT的空间元信息
overlay_img = sitk.GetImageFromArray(overlay_arr, isVector=True)
overlay_img.CopyInformation(ct)
sitk.WriteImage(overlay_img, "ct_red_overlay_result.nii")

方案2：ImageJ/Fiji手动可视化实现（适合快速预览效果） #

• 将CT、掩码.nii文件直接拖入ImageJ窗口完成导入，确认两个影像的切片数、长宽尺寸完全一致
• 选中CT窗口，依次点击Image > Adjust > Brightness/Contrast调整到合适的观察对比度，再点击Image > Type > 8-bit将CT转为8位灰度格式
• 选中掩码窗口，同样点击Image > Type > 8-bit，确认掩码轮廓区域值为255、背景值为0
• 打开通道合并工具：依次点击Image > Color > Merge Channels
  • Red通道下拉选择导入的掩码文件
  • Green、Blue通道下拉选择导入的原始CT文件
  • Gray通道选择None
  • 勾选Create Composite选项，取消勾选Ignore Source LUT
• 点击确认即可生成红色掩码叠加在灰度CT上的效果，可通过通道面板的滑块调整红色掩码的透明度，最终可直接导出为图片或NIfTI格式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sala