3D Slicer - 医学图像检测标注教程(矩形框)

本文详细介绍了如何使用3D Slicer的Segment Editor模块对DICOM格式的CT数据进行矩形框标注。从安装、数据读取、标注工具使用到保存和删除标注数据,每个步骤都有清晰的说明,特别适合医学图像检测标注。

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对医学3D图像中的病灶区域进行Detection时,需要提供Bounding Box标签。3D Slicer(4.10.2)中的Segment Editor与Legacy/Editor都可以对三维体数据中的ROI进行矩形标签框注。Segment Editor较为方便,虽然这个模块本身是用于像素级Segmentation的标注,但是也可以用来标注ROI的矩形框。本文介绍如何使用3D Slicer的Segment Editor模块对DICOM格式的CT数据进行矩形框标注;标注过程中,每个流程都可能会出现问题,建议先随意地标记几张slice,然后导出保存。当整个流程没有出现问题时,再开始正式地标记。

一、安装软件

现在最新的3D slicer是4.10.2版本的,官网可以免费下载。https://download.slicer.org/,下载完成后点击安装包傻瓜式安装 (安装路径不能有中文)
另外,如果电脑用户名user是中文的话,有可能会出现问题,例如最后导出的文件夹为空,解决方法:在3D slicer的导航栏里的Edit – Application settings里,修改Module – Temporary directory为全英文路径:
在这里插入图片描述

二、读取数据

打开3D slicer后,首先导入3D数据(DICOM格式)。

  1. 将包含.dcm文件序列的文件夹直接拖入3D Slicer,导入文件路径不能有中文,选择reader:
    在这里插入图片描述

    注意:一个病人有多个扫描的CT,选择薄层的,就是上图的S0004文件夹。

  2. 导入完成后,点击弹窗的OK:
    在这里插入图片描述
    然后会弹出DICOM Brower

### 关于3D标注工具LabelImg的相关信息 对于寻找与3D相关的LabelImg工具的信息或资源,值得注意的是,传统的LabelImg主要用于2D图像的矩形框标注,并不直接支持3D模型或体积数据的标注[^2]。 然而,在医学影像处理和其他涉及三维数据的应用领域内,确实存在专门设计用于此类任务的软件。例如,MONAI Label插件可以集成到3D Slicer平台中,允许用户通过绘制ROI(感兴趣区域)节点来完成复杂的医疗图像分割工作[^1]。这表明虽然原生LabelImg不具备此功能,但是有其他替代方案可用于满足特定需求。 为了实现类似于LabelImg的功能但在3D环境中操作,建议考虑如下几个方面: #### 探索适合3D数据的开源项目 一些专注于3D物体识别的研究团队可能会开发并分享他们使用的工具链。GitHub是一个很好的起点,可以在那里找到许多由社区维护和支持的项目。 #### 利用现有的专业级解决方案 像3D Slicer这样的应用程序提供了丰富的插件生态系统,能够扩展其核心能力至各种应用场景,包括但不限于放射学、病理学等领域内的精确测量和分析。这类程序通常具备友好的图形界面以及详细的官方文档指导新用户入门。 #### 自定义开发 如果现有选项无法完全匹配具体的工作流程,则可以根据实际需求定制化一套新的系统。Python编程语言及其活跃的数据科学库生态使得快速原型构建变得容易;同时借助VTK可视化工具包等技术栈可加速几何运算部分的研发进度。 ```python import vtk from monailabel.interfaces import MONAILabelApp, Image # 示例代码片段展示如何加载DICOM文件作为输入源之一 def load_dicom_series(directory_name): reader = vtk.vtkDICOMImageReader() reader.SetDirectoryName(directory_name) reader.Update() return reader.GetOutput() ```
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