dcm2niix是一款专为神经影像数据设计的开源工具，能够将DICOM格式转换为NIfTI格式。DICOM是现代医学影像设备生成的标准图像格式，但由于其复杂性和不同厂商的差异化实现，给数据处理带来了挑战。NIfTI格式因其简单和明确的特性而受到科学家的青睐，但同时也带来了一些限制，例如要求切片等距。dcm2niix不仅能完成DICOM到NIfTI的转换，还能生成BIDS JSON格式的sidecar文件，为脑科学家提供了厂商无关且易于阅读的信息格式。
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dc/dcm2niix 项目技术特点
dcm2niix的核心功能通过命令行工具实现，支持多种操作系统和平台，包括Linux、macOS和Windows。其技术架构设计灵活，支持多种图像压缩和解压缩格式，如JPEG、JPEG-LS、JPEG2000等。此外，dcm2niix还支持GZ压缩，并能够利用外部程序pigz进行并行压缩，从而提高转换效率。
该工具具有以下突出特点：
- 跨平台支持：支持Linux、macOS和Windows操作系统，用户可在不同平台上无缝使用
- 多种压缩格式支持：支持多种图像压缩格式，满足不同数据处理需求
- 高效压缩：支持GZ压缩，并能利用pigz进行并行压缩，显著提高转换速度
- BIDS JSON格式生成：能够生成BIDS JSON格式的sidecar文件，提供厂商无关且易于阅读的信息
- 开源免费：dcm2niix是一款开源软件，用户可以免费使用并参与社区开发
安装与使用
dcm2niix提供多种安装方式：
预编译版本安装：
- 从GitHub Releases下载最新编译的可执行文件
- 使用Homebrew安装：
brew install dcm2niix - 使用MacPorts安装：
sudo port install dcm2niix - 使用Conda安装：
conda install -c conda-forge dcm2niix - 使用pip安装：
python -m pip install dcm2niix
从源码编译：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/dc/dcm2niix.git
cd dcm2niix
mkdir build && cd build
cmake -DZLIB_IMPLEMENTATION=zlib -DUSE_JPEGLS=ON -DUSE_OPENJPEG=ON ..
make
基本使用命令：
dcm2niix /path/to/dicom/folder
更高级的使用方式：
dcm2niix -z y -f %p_%t_%s -o /path/output /path/to/dicom/folder
BidsGuess功能
dcm2niix v1.0.20230731及更高版本引入了BidsGuess功能，该功能在BIDS JSON sidecar文件中插入BidsGuess字段。这一实验性功能旨在帮助使用dcm2niix创建BIDS兼容数据集的包装器开发者。
BidsGuess功能能够自动推测数据模态和实体，例如：
"BidsGuess": ["anat","_acq-tse2_run-3_PDw"],
"BidsGuess": ["anat","_acq-tse2_run-3_T2w"]
开发者可以使用危险文件命名参数（-f $h）为bids-validator创建最小的BIDS结构。此功能特别适用于自动化BIDS转换包装器，但需要注意它目前仅支持GE、Philips和Siemens MR扫描仪的图像。
应用场景
dcm2niix广泛应用于神经影像数据的预处理阶段，特别是在需要将DICOM数据转换为NIfTI格式以进行进一步分析和处理的场景中。例如：
- 脑成像研究和临床诊断
- 医学影像分析和处理
- 科研数据预处理和格式标准化
- 临床数据转换和归档
技术架构
dcm2niix的技术架构支持多种图像格式：
- 基础代码支持原始、游程编码和经典JPEG无损解码
- 有损JPEG由内置的NanoJPEG处理
- JPEG-LS无损支持是可选的，可通过CharLS提供
- JPEG2000有损和无损支持是可选的，可使用OpenJPEG或Jasper
- GZ压缩是可选的，可使用miniz或zlib提供
项目贡献
dcm2niix由社区为社区开发，每个人都可以成为社区的一部分。项目鼓励开发者贡献代码、报告问题并提出改进建议。详细的贡献指南可在CONTRIBUTE.md文件中找到。
总结
dcm2niix作为一款功能强大且易于使用的DICOM到NIfTI格式转换工具，凭借其跨平台支持、多种压缩格式支持和高效压缩等特点，成为了神经影像数据处理领域的重要工具。无论是科研人员还是临床医生，dcm2niix都能帮助他们快速、准确地完成数据格式的转换，从而提高工作效率和数据处理的准确性。
该工具不仅简化了数据转换流程，还通过生成标准化的BIDS格式文件，促进了神经影像数据的可重复性和可重用性分析，为脑科学研究提供了强有力的技术支持。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
