最近刚接触医疗图像，想用cyclegan生成相应,我的做用的 2d的cyclygan，所以讲nii. gz图片切片成若干个png图片，经过网络生成的对应numpy，然后我将所有的输出numpy堆叠成3d numpy，再将3d numpy转为nii. gz格。但是生成的图片有两个问题：1、nii z轴上相对于原图压缩了很多；2、空气部分的hu值为0（实际不为0），请问该如何解决？
生成的nii.gz格式的医疗图像可能与原图的压缩率不同，这可能是由于你用的切片方法不够精确或者Cyclegan的生成器网络不够精确。如果你想保持压缩率一致，你可以尝试使用更高分辨率的图片输入到Cyclegan中进行训练，或者尝试使用其他的生成器模型。
至于空气部分的HU值为0，这可能是由于医学图像中的空气通常会被截断为较低的HU值，因此你需要将其还原为原始的HU值。你可以尝试使用阈值分割算法将图像中的空气区域提取出来，并将其赋值为原始HU值。具体方法可以根据你的实际数据进行调整，比如可以尝试根据像素强度分布自适应地确定阈值，或者使用形态学处理算法来平滑空气区域的HU值分布。