大家好，医学图像初学者的第一次发帖求助。
问题描述：
我在尝试 将个人3D MRI数据集在nnUNet上训练，运行至预处理阶段，因 训练图像数据与训练标签数据的 geometry 信息不同(don’t match)无法运行下去，具体是 通过SITK读取的两组图像对象的origin, spacing, direction等属性不同（以下以这些属性代称）。先前通过 nibabel包读取图像随机的slice 可视化(matplot.pyplot)，两组图是正常，看不出问题在哪。
查找过可能的解决方法：
读了SITK对于这些基础概念的暂时理解是 表示还原在真实物理空间的voxel的一些全局信息（如错误请指正，谢谢！） 。因 刚学图像识别，所以 对这些信息不太了解，不懂需要如何处理。
还看了看 可能的解决方法：重采样的操作，就是直接覆盖原图的这些属性（如错误请指正，谢谢！）。因此，不懂直接将一组图的这些属性覆盖另一组图的后果以及可行性（即 将labels的这些属性赋值给images 或 将images的这些属性赋值给labels）。故求助解决方案。
万分感谢！！！
