如何从系列（切片）创建 Dicom 卷？

我有一系列 Dicom 文件（切片）。现在，我想从该系列创建一个 dicom 卷。

我的理解是 Dicom 卷不仅仅是一堆 dicom 文件。那么，如何从堆栈创建 dicom 卷呢？有Python代码可以做到这一点吗？我的目的是研究创建体积数据的方法

任何帮助将不胜感激

你说的对，“DICOM 卷”的概念并不仅仅是 DICOM 文件的集合。DICOM 标准本身并没有定义“卷”的概念。但是，你可能是指将一系列 DICOM 切片组装成一个可以使用体绘制等技术进行三维可视化的 3D 数据集。

以下是使用 Python 从一系列 DICOM 切片创建此类数据集的方法：

1. 使用 pydicom 读取 DICOM 文件：

import pydicom
import numpy as np

# 列出包含 DICOM 文件的目录
dicom_dir = 'path/to/your/dicom/files'

# 从该目录加载所有 DICOM 文件
dicom_files = [pydicom.dcmread(os.path.join(dicom_dir, f)) for f in os.listdir(dicom_dir)]

2. 从 DICOM 文件中提取像素数据并堆叠成 3D NumPy 数组：

# 对切片进行排序（例如，按切片位置）
dicom_files.sort(key=lambda x: float(x.ImagePositionPatient[2]))

# 提取像素数据并创建一个 3D 数组
pixel_data = np.stack([f.pixel_array for f in dicom_files], axis=0)

3. 可选：执行任何必要的预处理步骤，例如重新缩放像素值或重新定向数据。

# 例如，应用重缩放斜率和重缩放截距来获得 HU 值
if 'RescaleSlope' in dicom_files[0] and 'RescaleIntercept' in dicom_files[0]:
    slope = dicom_files[0].RescaleSlope
    intercept = dicom_files[0].RescaleIntercept
    pixel_data = pixel_data * slope + intercept

现在，你已经在 pixel_data 变量中拥有了一个表示体数据的 3D NumPy 数组。你可以使用各种工具和库来可视化或处理此数据集。

用于可视化和分析的库：

• VTK/Mayavi： 用于 3D 可视化和体绘制的强大库。
• ITK： 用于图像分析和处理的广泛使用的库。
• SimpleITK： ITK 的简化层，更易于使用。
• Scikit-image： 用于图像处理的通用库，包括一些 3D 功能。

编写成 DICOM 的其他选项：

虽然不是严格意义上的“DICOM 卷”，但你可以使用以下方法保存 3D 数据：

• 将 3D 数组存储为一系列 DICOM 文件，每个文件代表一个切片。 你可以使用 pydicom 来实现这一点，修改原始 DICOM 文件中的元数据并保存新的切片。
• 探索使用“增强多帧”DICOM 对象， 它可以存储体数据。但是，对此的支持可能有限。

请记住，这仅仅是一个基本概述。根据你的特定需求和数据，可能需要执行更复杂的操作。