单序列批量DICOM转换为NII文件的ITK方法

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本文介绍了如何利用ITK库将医学图像的DICOM格式批量转换为NII格式。通过Python代码示例,详细展示了读取DICOM文件、组合成3D图像并保存为NII文件的过程,适用于医学图像处理和分析。

在医学图像处理领域,DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)是一种常见的图像格式,而NII(Neuroimaging Informatics Technology Initiative)则是另一种常用的图像格式。在某些情况下,需要将DICOM文件转换为NII文件以便于后续的处理和分析。本文将介绍使用ITK(Insight Segmentation and Registration Toolkit)库来实现将单序列批量DICOM文件转换为NII文件的方法,并提供相应的源代码和描述。

首先,我们需要安装并导入必要的Python库,包括pydicomSimpleITK

import pydicom
import SimpleITK as sitk

接下来,我们需要定义一个函数来实现DICOM到NII的转换。该函数将接受DICOM文件夹路径作为输入,并将生成的NII文件保存在指定的输出路径下:

def convert_dicom_to_nii
以下是几种将DICOM文件转换为.nii.gz文件的代码示例: ### 使用Python自定义处理转换 ```python import pydicom import nibabel as nib import numpy as np import os def dcm2nii_custom(dcm_dir, save_path): # 读取所有DICOM文件并按位置排序 dicoms = [pydicom.dcmread(os.path.join(dcm_dir, f)) for f in os.listdir(dcm_dir) if f.endswith('.dcm')] dicoms.sort(key=lambda x: float(x.ImagePositionPatient[2])) # 提取像素数据并重建3D数组 pixel_data = np.stack([d.pixel_array for d in dicoms], axis=-1) affine = np.eye(4) # 需根据实际DICOM头信息调整仿射矩阵 # 保存为NIfTI nii_img = nib.Nifti1Image(pixel_data, affine) nib.save(nii_img, os.path.join(save_path, "custom_output.nii.gz")) ``` 此代码通过`pydicom`库读取DICOM文件,按位置排序后提取像素数据,使用`nibabel`库将其保存为.nii.gz文件。需要注意的是,仿射矩阵`affine`需根据实际DICOM头信息调整 [^3]。 ### 使用SimpleITK批量转换 ```python import SimpleITK as sitk import os Path = '/home/deeplearning/PCA/' # DICOM存放的文件夹 for i in range(101): # 文件个数,这里假设是100个 folderPath = os.path.join(Path + str(i + 1)) for folder in os.listdir(folderPath): imagePath = os.path.join(folderPath, folder) # dicom图片所在文件夹 reader = sitk.ImageSeriesReader() dicom_names = reader.GetGDCMSeriesFileNames(imagePath) reader.SetFileNames(dicom_names) image = reader.Execute() # 获取到文件 sitk.WriteImage(image, folderPath + folder + '_image.nii.gz') print("完成") ``` 该代码使用`SimpleITK`库进行批量转换,遍历指定文件夹下的所有DICOM文件序列,将其转换为.nii.gz文件 [^4]。 ### 安装所需库 在运行上述代码前,需要安装相应的库,可以使用以下命令: ```bash # SimpleITK pip install --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple SimpleITK # nibabel pip install --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple nibabel # opencv-python pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python # numpy pip install numpy ``` 这些库的安装命令可确保代码正常运行 [^5]。
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