dicom 文件转nii (坐标系转换)

1. NIfTI 坐标系与 DICOM 坐标系的差异

DICOM 坐标系:
  • 使用 左手系
    • X 轴:从患者左侧到右侧(L → R)。
    • Y 轴:从患者背部到前部(P → A)。
    • Z 轴:从患者脚部到头部(F → H)。
NIfTI 坐标系:
  • 使用 右手系
    • X 轴:从左到右。
    • Y 轴:从后到前。
    • Z 轴:从下到上。

由于这两个坐标系的手性不同,在从 DICOM 转换到 NIfTI 时,方向可能会发生翻转。这会影响 image_position_patient 的计算和显示。

如果不进行坐标系转换,代码如下

def dicom_to_nifti(dicom_path, output_nii_path):
    # 获取所有 DICOM 文件路径
    dicom_files = [os.path.join(dicom_path, f) for f in os.listdir(dicom_path) if f.endswith('.dcm')]

    # 加载 DICOM 数据并按 InstanceNumber 排序
    dicom_data = [pydicom.dcmread(f) for f in dicom_files]
    dicom_data.sort(key=lambda x: float(x.ImagePositionPatient[2
DICOM图像文件转换为NIfTI (Neuroimaging Informatics Technology Initiative) 格式通常需要借助一些专门的医学图像处理工具或者软件库,比如FSL (FMRIB Software Library)、ANTs (Advanced Normalization Tools) 或者 Python 的 nibabel 库等。以下是基本步骤: 1. 安装必要的库:如果你打算通过编程实现,首先需要安装Python和相关的库,如`pydicom`用于读取和解析DICOM文件,`niioptics`或`nibabel`用于保存为NIfTI格式。 ```bash pip install pydicom nibabel ``` 2. 遍历DICOM文件:使用`pydicom`读取DICOM系列(如果是一系列连续的扫描),并获取每个图像的数据和元数据。 3. 数据预处理:根据需求对数据进行预处理,例如纠正偏移、标准化或者转换到特定的空间坐标系统。 4. 转换为NIfTI:创建一个新的NIfTI图像对象,并填充之前提取的图像数据。`nibabel`库可以方便地完成这个步骤,例如: ```python from pydicom import dcmread import numpy as np from nibabel import Nifti1Image # 假设dcms是一个包含所有DICOM图像的列表 nii_data = [] for dicom in dcms: img_array = dicom.pixel_array # 获取像素数据 header = dicom.header.copy() # 保留元数据 nii_image = Nifti1Image(img_array, None, header) nii_data.append(nii_image) # 将所有NIfTI图像合并为一个大文件或保存为单独文件 merged_nii = concatenate_images(nii_data) # 使用自定义函数或第三方库 merged_nii.to_filename('output.nii.gz') # 保存为NIfTI文件 ``` 5. 结果验证:检查转换后的NIfTI文件是否正确,查看其头部信息和数据是否符合预期。
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