pythonを用いた画像の取り扱い

###実現したいこと
今deeplearningを用いて画像処理の研究を行っています。
そこで、VNetというネットワークを用いてSegmentationを行っているのですが、
リサイズ、正規化後の(処理途中の)画像を取り出してみたいのですができません。
コードで言うと、
getNumpyData(self,dat,method)
の最後のほうのret[key]が取り出したい部分です。
よろしくお願いいたします。

###ソースコードの内容
このDataManager.pyでは
データの読み込み、画像のリサイズ、正規化
そしてテスト後の結果画像の書き出しを行っています。
最後に結果画像を書き出している部分があるのでそこと同じようにやればできるのではないかと考えたのですが
できませんでした。

###扱っている画像
3次元のCT画像
濃度分解能:12[bit]

###試したこと
writeResultFromNumpyLabelの中で
3次元のラベルを出力している部分があるので同じように書いて見ましたが
だめでした。
具体的には
DataManager.pyのreturn retの前に

writer = sitk.ImageFileWriter()
writer.SetFileName('test.raw')
writer.Execute(ret[key])

と書いたところ

NotImplementedError: wrong number or arguments for overloaded function 'ImageFileWriter_Execute'.
Possible C/C++ prototypws are:
itk::simple::ImageFileWriter::Execute(itk::simple::Image const &)
itk::simple::IMageFileWriter::Execute(itk::simple::Image const &,std::string const &,bool)

というエラーが出ました。

Python
1#DataManager.py
2
3import numpy as np
4import SimpleITK as sitk
5from os import listdir
6from os.path import isfile, join, splitext
7
8class DataManager(object):
9    params=None
10    srcFolder=None
11    resultsDir=None
12
13    fileList=None
14    gtList=None
15
16    sitkImages=None
17    sitkGT=None
18    meanIntensityTrain = None
19
20    def __init__(self,srcFolder,resultsDir,parameters):
21        self.params=parameters
22        self.srcFolder=srcFolder
23        self.resultsDir=resultsDir
24
25    def createImageFileList(self):
26        self.fileList = [f for f in listdir(self.srcFolder) if isfile(join(self.srcFolder, f)) and 'segmentation' not in f and 'raw' not in f]
27        print 'FILE LIST: ' + str(self.fileList)
28
29
30    def createGTFileList(self):
31        self.gtList=list()
32        for f in self.fileList:
33            filename, ext = splitext(f)
34            self.gtList.append(join(filename + '_segmentation' + ext))
35
36
37    def loadImages(self):
38        self.sitkImages=dict()
39        rescalFilt=sitk.RescaleIntensityImageFilter()
40        rescalFilt.SetOutputMaximum(1)
41        rescalFilt.SetOutputMinimum(0)
42
43        stats = sitk.StatisticsImageFilter()
44        m = 0.
45        for f in self.fileList:
46            self.sitkImages[f]=rescalFilt.Execute(sitk.Cast(sitk.ReadImage(join(self.srcFolder, f)),sitk.sitkFloat32))
47            stats.Execute(self.sitkImages[f])
48            m += stats.GetMean()
49
50        self.meanIntensityTrain=m/len(self.sitkImages)
51
52
53    def loadGT(self):
54        self.sitkGT=dict()
55
56        for f in self.gtList:
57            self.sitkGT[f]=sitk.Cast(sitk.ReadImage(join(self.srcFolder, f))>0.5,sitk.sitkFloat32)
58
59
60
61    def loadTrainingData(self):
62        self.createImageFileList()
63        self.createGTFileList()
64        self.loadImages()
65        self.loadGT()
66
67
68    def loadTestData(self):
69        self.createImageFileList()
70        self.loadImages()
71
72    def getNumpyImages(self):
73        dat = self.getNumpyData(self.sitkImages,sitk.sitkLinear)
74        return dat
75
76
77    def getNumpyGT(self):
78        dat = self.getNumpyData(self.sitkGT,sitk.sitkLinear)
79
80        for key in dat:
81            dat[key] = (dat[key]>0.5).astype(dtype=np.float32)
82
83        return dat
84
85
86    def getNumpyData(self,dat,method):
87        ret=dict()
88        for key in dat:
89            ret[key] = np.zeros([self.params['VolSize'][0], self.params['VolSize'][1], self.params['VolSize'][2]], dtype=np.float32)
90
91            img=dat[key]
92
93            #we rotate the image according to its transformation using the direction and according to the final spacing we want
94            factor = np.asarray(img.GetSpacing()) / [self.params['dstRes'][0], self.params['dstRes'][1],
95                                                     self.params['dstRes'][2]]
96
97            factorSize = np.asarray(img.GetSize() * factor, dtype=float)
98
99            newSize = np.max([factorSize, self.params['VolSize']], axis=0)
100
101            newSize = newSize.astype(dtype=int)
102
103            T=sitk.AffineTransform(3)
104            T.SetMatrix(img.GetDirection())
105
106            resampler = sitk.ResampleImageFilter()
107            resampler.SetReferenceImage(img)
108            resampler.SetOutputSpacing([self.params['dstRes'][0], self.params['dstRes'][1], self.params['dstRes'][2]])
109            resampler.SetSize(newSize)
110            resampler.SetInterpolator(method)
111            if self.params['normDir']:
112                resampler.SetTransform(T.GetInverse())
113
114            imgResampled = resampler.Execute(img)
115
116
117            imgCentroid = np.asarray(newSize, dtype=float) / 2.0
118
119            imgStartPx = (imgCentroid - self.params['VolSize'] / 2.0).astype(dtype=int)
120
121            regionExtractor = sitk.RegionOfInterestImageFilter()
122            regionExtractor.SetSize(list(self.params['VolSize'].astype(dtype=int)))
123            regionExtractor.SetIndex(list(imgStartPx))
124
125            imgResampledCropped = regionExtractor.Execute(imgResampled)
126
127            ret[key] = np.transpose(sitk.GetArrayFromImage(imgResampledCropped).astype(dtype=float), [2, 1, 0])
128
129        return ret
130
131
132    def writeResultsFromNumpyLabel(self,result,key):
133        img = self.sitkImages[key]
134
135        toWrite=sitk.Image(img.GetSize()[0],img.GetSize()[1],img.GetSize()[2],sitk.sitkFloat32)
136
137        factor = np.asarray(img.GetSpacing()) / [self.params['dstRes'][0], self.params['dstRes'][1],
138                                                     self.params['dstRes'][2]]
139
140        factorSize = np.asarray(img.GetSize() * factor, dtype=float)
141
142        newSize = np.max([factorSize, self.params['VolSize']], axis=0)
143
144        newSize = newSize.astype(dtype=int)
145
146        T = sitk.AffineTransform(3)
147        T.SetMatrix(img.GetDirection())
148
149        resampler = sitk.ResampleImageFilter()
150        resampler.SetReferenceImage(img)
151        resampler.SetOutputSpacing([self.params['dstRes'][0], self.params['dstRes'][1], self.params['dstRes'][2]])
152        resampler.SetSize(newSize)
153        resampler.SetInterpolator(sitk.sitkNearestNeighbor)
154
155        if self.params['normDir']:
156            resampler.SetTransform(T.GetInverse())
157
158        toWrite = resampler.Execute(toWrite)
159
160        imgCentroid = np.asarray(newSize, dtype=float) / 2.0
161
162        imgStartPx = (imgCentroid - self.params['VolSize'] / 2.0).astype(dtype=int)
163
164        for dstX, srcX in zip(range(0, result.shape[0]), range(imgStartPx[0],int(imgStartPx[0]+self.params['VolSize'][0]))):
165            for dstY, srcY in zip(range(0, result.shape[1]), range(imgStartPx[1], int(imgStartPx[1]+self.params['VolSize'][1]))):
166                for dstZ, srcZ in zip(range(0, result.shape[2]), range(imgStartPx[2], int(imgStartPx[2]+self.params['VolSize'][2]))):
167                    try:
168                        toWrite.SetPixel(int(srcX),int(srcY),int(srcZ),float(result[dstX,dstY,dstZ]))
169                    except:
170                        pass
171
172
173        resampler.SetOutputSpacing([img.GetSpacing()[0], img.GetSpacing()[1], img.GetSpacing()[2]])
174        resampler.SetSize(img.GetSize())
175
176        if self.params['normDir']:
177            resampler.SetTransform(T)
178
179        toWrite = resampler.Execute(toWrite)
180
181        thfilter=sitk.BinaryThresholdImageFilter()
182        thfilter.SetInsideValue(1)
183        thfilter.SetOutsideValue(0)
184        thfilter.SetLowerThreshold(0.5)
185        toWrite = thfilter.Execute(toWrite)
186
187        #connected component analysis (better safe than sorry)
188
189        cc = sitk.ConnectedComponentImageFilter()
190        toWritecc = cc.Execute(sitk.Cast(toWrite,sitk.sitkUInt8))
191
192        arrCC=np.transpose(sitk.GetArrayFromImage(toWritecc).astype(dtype=float), [2, 1, 0])
193
194        lab=np.zeros(int(np.max(arrCC)+1),dtype=float)
195
196        for i in range(1,int(np.max(arrCC)+1)):
197            lab[i]=np.sum(arrCC==i)
198
199        activeLab=np.argmax(lab)
200
201        toWrite = (toWritecc==activeLab)
202
203        toWrite = sitk.Cast(toWrite,sitk.sitkUInt8)
204
205        writer = sitk.ImageFileWriter()
206        filename, ext = splitext(key)
207        #print join(self.resultsDir, filename + '_result' + ext)
208        writer.SetFileName(join(self.resultsDir, filename + '_result' + ext))
209        writer.Execute(toWrite)