使用 ipyvolume 的 .dicom 文件的 3D 可视化

Question

.dicom我正在尝试使用pydicom和可视化一组文件ipyvolume。

我过去常常pydicom读取文件，然后按位置对它们进行排序，然后将切片变成 3D 数组。我可以绘制数据的 3D 模型，ipyvolume.pylab.plot_isosurface()尽管我不确定这是否是可视化医学图像的正确方法（它都是具有相同不透明度和颜色的实体像素）。我也尝试过ipyvolume.pylab.volshow()，但没有用。

有没有正确的方法来可视化医学图像ipyvolume？或者这不是合适的图书馆？

Answer 1

DICOM 文件没有“体素”数据，因此您不能简单地在 3D 视图中绘制 dicom。您应该使用 dicom 系列的切片来估计体素数据。之后，使用诸如 Marching Cubes 之类的 3D 建模算法，您可以提取最终的 3D 模型。

Answer 2

我没有使用 ipyvolume，但查看文档它应该能够可视化 DICOM 图像集。如果您想尝试其他包，我使用 SimpleITK 加载 DICOM 图像，并使用 itkwidgets 在 Jupyter 笔记本中进行体积可视化。这是一个加载 DICOM 系列并显示它的简单笔记本：import SimpleITK as sitkimport itkwidgets# Get the DICOM file names in the current directorynames = sitk.ImageSeriesReader.GetGDCMSeriesFileNames('.')# Read the DICOM seriesreader = sitk.ImageSeriesReader()reader.SetFileNames(names)img = reader.Execute()itkwidgets.view(img)如果目录中有多个 DICOM 系列，GetGDCMSeriesFileNames 有一个 seriesID 参数，您可以给它指定要加载的系列。