我正在使用 Python 3.7.7。

我正在尝试使用来自 [BraTS 2019 数据集][1] 的 SimplyITK 和 Numpy 加载大量 NIFTI 图像。

这是我用来将图像加载到 numpy 数组中的代码。

import SimpleITK as sitk


def read_nifti_images(images_full_path):
    """ 
    Read nifti files from a gziped file.
  
    Read nifti files from a gziped file using SimpleITK library.
  
    Parameters: 
    images_full_path (string): Full path to gziped file including file name.
  
    Returns: 
    SimpleITK.SimpleITK.Image, numpy array: images read as image, images read as numpy array 
  
    """
    # Reads images using SimpleITK.
    images = sitk.ReadImage(images_full_path)
    # Get a numpy array from a SimpleITK Image.
    images_array = sitk.GetArrayFromImage(images)
    
    # More info about SimpleITK images: http://simpleitk.github.io/SimpleITK-Notebooks/01_Image_Basics.html
    
    return images, images_array

此代码适用于最小的数据集，但在这里我尝试加载 518 个 nii.gz 文件，每个文件包含 155 个图像。

要运行代码，我在 Windows 7 上使用 PyCharm 最新版本。

如果由于内存限制，所有图像都不能在内存中，你如何训练所有图像？