DICOM v3.0-2004服务类(19个)

本文详细介绍了DICOM v3.0-2004标准中的19个服务类,包括检验确认、存储、查询/检索、检查内容通知等,覆盖患者管理、检查管理、结果管理等多个方面。

1、检验确认服务类                                                --VERIFICATION SERVICE CLASS

2、存储服务类                                                      --STORAGE SERVICE CLASS

3、查询/检索服务类                                             --QUERY/RETRIEVE SERVICE CLASS

4、检查内容通知服务类                                       --STUDY CONTENT NOTIFICATION SERVICE CLASS

5、患者管理服务类                                              --PATIENT MANAGEMENT SERVICE CLASS

6、检查管理服务类                                              --STUDY MANAGEMENT SERVICE CLASS

7、结果管理服务类                                              --RESULTS MANAGEMENT SERVICE CLASS

8、打印管理服务类                                              --PRINT MANAGEMENT SERVICE CLASS

9、媒体存储服务类                                              --MEDIA STORAGE SERVICE CLASS

10、存储委托服务类                                            --STORAGE COMMITMENT SERVICE CLASS

11、基本的工作表管理服务类                             --BASIC WORKLIST MANAGEMENT SERVICE

12、序列管理服务类                                            --QUEUE MANAGEMENT SERVICE CLASS

13、识别参数的处理(废弃)                              --HANDLING OF IDENTIFYING PARAMETERS

14、灰度软拷贝表示状态存储SOP类                   --GRAYSCALE SOFTCOPY PRESENTATION STATE STORAGE SOP CLASS

15、结构化报告存储SOP类                                  --STRUCTURED REPORTING STORAGE SOP CLASSES

16、应用事件日志记录服务类                               --APPLICATION EVENT LOGGING SERVICE CLASS (Normative)

17、相关患者信息查询服务类                                --Relevant Patient Information Query Service Class (Normative)

18、实例可用性通知服务类                                   --INSTANCE AVAILABILITY NOTIFICATION SERVICE CLASS

19、媒体创建管理服务类                                       --MEDIA CREATION MANAGEMENT SERVICE CLASS

 

 

(totalseg) zjh@dlteam5-5820:~$ pip show pydicom | grep Version Version: 2.4.4 (totalseg) zjh@dlteam5-5820:~$ pip install --upgrade --force-reinstall pydicom==3.0.0 dicom2nifti==2.6.2 ERROR: Ignored the following versions that require a different python version: 3.0.0 Requires-Python >=3.10; 3.0.0rc1 Requires-Python >=3.10; 3.0.1 Requires-Python >=3.10 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement pydicom==3.0.0 (from versions: 0.9.7, 0.9.8, 0.9.9, 1.0.1rc1, 1.0.1, 1.0.2, 1.1.0, 1.2.0rc1, 1.2.0, 1.2.1, 1.2.2, 1.3.0, 1.4.0rc1, 1.4.0, 1.4.1, 1.4.2, 2.0.0rc1, 2.0.0, 2.1.0, 2.1.1, 2.1.2, 2.2.0rc1, 2.2.0, 2.2.1, 2.2.2, 2.3.0, 2.3.1, 2.4.0, 2.4.1, 2.4.2, 2.4.3, 2.4.4) ERROR: No matching distribution found for pydicom==3.0.0 (totalseg) zjh@dlteam5-5820:~$ pip install gdcm Collecting gdcm Downloading gdcm-1.1-py3-none-manylinux1_x86_64.whl.metadata (167 bytes) Downloading gdcm-1.1-py3-none-manylinux1_x86_64.whl (2.7 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 2.7/2.7 MB 2.3 MB/s 0:00:01 Installing collected packages: gdcm Successfully installed gdcm-1.1 (totalseg) zjh@dlteam5-5820:~$ TotalSegmentator -i SRS00006_converted_sitk.nii.gz -o segmentations --task total_mr If you use this tool please cite: https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/ryai.230024 Traceback (most recent call last): File "/home/zjh/.conda/envs/totalseg/bin/TotalSegmentator", line 7, in <module> sys.exit(main()) File "/home/zjh/.conda/envs/totalseg/lib/python3.9/site-packages/totalsegmentator/bin/TotalSegmentator.py", line 155, in main totalsegmentator(args.input, args.output, args.ml, args.nr_thr_resamp, args.nr_thr_saving, File "/home/zjh/.conda/envs/totalseg/lib/python3.9/site-packages/totalsegmentator/python_api.py", line 150, in totalsegmentator from totalsegmentator.nnunet import nnUNet_predict_image # this has to be after setting new env vars File "/home/zjh/.conda/envs/totalseg/lib/python3.9/site-packages/totalsegmentator/nnunet.py", line 54, in <module> from totalsegmentator.dicom_io import dcm_to_nifti, save_mask_as_rtstruct File "/home/zjh/.conda/envs/totalseg/lib/python3.9/site-packages/totalsegmentator/dicom_io.py", line 13, in <module> import dicom2nifti File "/home/zjh/.conda/envs/totalseg/lib/python3.9/site-packages/dicom2nifti/__init__.py", line 19, in <module> from dicom2nifti.convert_dicom import dicom_series_to_nifti File "/home/zjh/.conda/envs/totalseg/lib/python3.9/site-packages/dicom2nifti/convert_dicom.py", line 17, in <module> import dicom2nifti.common as common File "/home/zjh/.conda/envs/totalseg/lib/python3.9/site-packages/dicom2nifti/common.py", line 16, in <module> from pydicom.pixels import apply_modality_lut ModuleNotFoundError: No module named &#39;pydicom.pixels&#39;
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10-22
<think>我们遇到了两个主要问题: 1. 使用TotalSegmentator时出现错误:ModuleNotFoundError: No module named &#39;pydicom.pixels&#39; 2. 安装pydicom==3.0.0失败 原因分析: 在pydicom 3.0版本中,模块结构进行了重大调整,将像素数据处理移到了`pydicom.pixels`子模块。而TotalSegmentator可能依赖于旧版本的pydicom(<3.0)或者代码中使用了旧版本的导入方式。 然而,安装pydicom 3.0.0失败可能是由于环境冲突或网络问题。但更关键的是,TotalSegmentator可能尚未完全兼容pydicom 3.0。 解决方案: 步骤1:检查当前安装的pydicom版本 在终端中运行: ```bash python -c "import pydicom; print(pydicom.__version__)" ``` 步骤2:根据版本采取不同措施 情况A:已安装pydicom且版本>=3.0 如果版本是3.0以上,那么可能是TotalSegmentator使用了旧的导入方式(如`from pydicom.pixel_data_handlers.util import convert_color_space`)而新版本中这些模块已经移动到`pydicom.pixels`。 但是,TotalSegmentator官方可能已经更新了代码以适应pydicom 3.0,因此建议升级TotalSegmentator到最新版。 情况B:已安装pydicom但版本<3.0 如果版本低于3.0,则不会有`pydicom.pixels`模块,因为该模块是3.0新增的。此时,我们需要升级pydicom3.0以上。但注意TotalSegmentator的兼容性。 情况C:没有安装pydicom 则需要安装,但要注意版本。 然而,由于安装pydicom==3.0.0失败,我们可以尝试以下方法: 方案1:安装最新版本的pydicom(而不是固定3.0.0) ```bash pip install --upgrade pydicom ``` 方案2:如果升级后TotalSegmentator仍然报错(因为其代码可能还未适配3.0),我们可以降级pydicom到2.x版本(比如2.4.2): ```bash pip install pydicom==2.4.2 ``` 但是注意,引用[2]中的代码使用的是`ds.pixel_array`,这在pydicom 2.x和3.x中都存在,只是内部实现有变化。 步骤3:验证TotalSegmentator是否兼容pydicom 2.x 查看TotalSegmentator的文档或源码,看其对pydicom的版本要求。通常,医学影像处理工具会保持对pydicom 2.x的支持一段时间。 根据经验,TotalSegmentator在2024年中期的一些版本仍然支持pydicom 2.x。因此,降级可能是最快的方法。 步骤4:如果降级pydicom后,TotalSegmentator运行中又遇到其他问题(如需要pydicom 3.x的特性),则需要考虑另一种方法:修改TotalSegmentator源代码(不推荐,除非有把握)。 具体步骤: 1. 首先尝试安装最新版pydicom(解决安装失败可能是由于指定了版本而找不到合适的包) ```bash pip install --upgrade pydicom ``` 如果成功,再运行TotalSegmentator,看是否还有错误。 2. 如果仍然报错`ModuleNotFoundError: No module named &#39;pydicom.pixels&#39;`,请注意:在pydicom 3.0中,确实有`pydicom.pixels`模块,但是如果TotalSegmentator内部代码使用了旧版导入方式,则可能在新版pydicom中找不到旧模块(因为旧模块路径已被移除)。因此,这个错误可能是TotalSegmentator代码中使用了旧版导入路径导致的。 3. 如果升级pydicom后无法解决,且TotalSegmentator尚未更新,那么我们可以降级pydicom: ```bash pip uninstall pydicom pip install pydicom==2.4.2 ``` 4. 如果安装pydicom 2.4.2后,TotalSegmentator能够正常运行,则问题解决。 5. 如果安装pydicom==3.0.0失败(例如网络问题),可以尝试更换pip源: ```bash pip install pydicom==3.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 6. 如果安装过程中出现编译错误(如缺少C依赖),则需要安装系统依赖(如Python开发包): - Ubuntu: `sudo apt-get install python3-dev` - CentOS: `sudo yum install python3-devel` 7. 如果环境混乱,可以考虑使用虚拟环境重新开始: ```bash python -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/Mac # 或 venv\Scripts\activate # Windows pip install --upgrade pip pip install totalsegmentator ``` 因为TotalSegmentator的安装依赖中通常会包含兼容的pydicom版本。 注意:TotalSegmentator的安装可能已经指定了pydicom的版本范围,所以最好在干净环境中安装。 总结步骤: 推荐方案(优先尝试): 1. 创建一个新的虚拟环境(避免包冲突) 2. 在新环境中安装TotalSegmentator(它会自动安装适配的pydicom版本) 如果不想新建环境: 1. 卸载现有pydicom:`pip uninstall pydicom` 2. 安装TotalSegmentator要求的pydicom版本(通常安装TotalSegmentator时会自动安装,但也可以手动安装旧版,如2.4.2) 引用说明:根据引用[2]中的代码示例,使用的是`ds.pixel_array`,该属性在pydicom 2.x和3.x中都存在,因此TotalSegmentator使用该属性读取像素数据是通用的[^2]。 代码示例:使用pydicom读取像素数据(兼容2.x和3.x) ```python import pydicom ds = pydicom.dcmread("example.dcm") pixel_array = ds.pixel_array # 这种方式在2.x和3.x中都可用 ``` 因此,TotalSegmentator应该使用`ds.pixel_array`而不是直接使用`pydicom.pixels`模块中的函数(除非有特殊处理)。所以,错误可能是TotalSegmentator内部某处代码使用了新的3.0的导入方式,而你的环境是旧版。或者反过来。 综上所述,最稳妥的解决方案是: 1. 确保TotalSegmentator是最新版本(可能已经修复了兼容性问题) 2. 在虚拟环境中安装TotalSegmentator,让pip自动解决依赖。 操作步骤: ```bash # 创建并激活虚拟环境(以Linux/Mac为例) python -m venv ts_env source ts_env/bin/activate # 安装TotalSegmentator(会安装其依赖的pydicom版本) pip install totalsegmentator # 运行测试 TotalSegmentator -i example.dcm -o output.nii.gz ``` 如果问题依然存在,请检查TotalSegmentator的GitHub issues页面,看是否有类似问题。 如果无法升级TotalSegmentator,且必须使用当前环境,则根据错误信息确定: - 如果错误发生在TotalSegmentator的代码中,并且报错是找不到`pydicom.pixels`,而你的pydicom版本是2.x(没有这个模块),那么可能是TotalSegmentator的某个部分要求pydicom>=3.0。此时,你需要升级pydicom3.0以上,并且确保安装成功。 - 如果安装pydicom 3.0.0失败,尝试安装3.0.x的最新补丁版本(如3.0.1): ```bash pip install pydicom==3.0.1 ``` 安装失败的原因可能包括: - 网络问题:使用镜像源或重试 - 环境冲突:使用虚拟环境 - 系统依赖缺失:如编译所需工具链(通常pydicom是纯Python,不需要编译,但依赖的包可能需要) 最后,如果以上方法都不能解决,考虑使用conda环境: ```bash conda create -n ts_env python=3.9 conda activate ts_env conda install -c conda-forge totalsegmentator ``` 因为conda在解决依赖方面有时更有效。 引用说明:TotalSegmentator官方安装指南建议使用conda安装[^1]。 --- ### 解决方案总结 | 问题现象 | 解决方案 | |--------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------| | `ModuleNotFoundError: No module named &#39;pydicom.pixels&#39;` | 1. 升级pydicom3.0+:`pip install --upgrade pydicom`<br>2. 或降级pydicom至2.4.2:`pip install pydicom==2.4.2` | | 安装`pydicom==3.0.0`失败 | 1. 使用镜像源:`pip install pydicom==3.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`<br>2. 安装最新补丁版:`pip install pydicom==3.0.1`<br>3. 使用虚拟环境避免冲突 | > 强烈建议:**使用虚拟环境重新安装TotalSegmentator**,让包管理工具自动解决版本兼容性问题。 --- §§相关问题§§ 1. 如何为TotalSegmentator创建独立的虚拟环境? 2. 使用conda安装TotalSegmentator的完整步骤是什么? 3. 如何检查TotalSegmentator与pydicom的版本兼容性? 4. 处理DICOM文件时遇到像素数据解码错误应如何解决? [^1]: TotalSegmentator Installation Guide: Conda Environment Setup. [^2]: DICOM to PNG Conversion Code Example. </think>### 解决TotalSegmentator中`pydicom.pixels`模块缺失问题 #### 问题分析 当使用TotalSegmentator时遇到`ModuleNotFoundError: No module named &#39;pydicom.pixels&#39;`错误,通常是由于以下原因: 1. **pydicom版本不匹配**: - `pydicom.pixels`是pydicom v3.0+引入的新API - TotalSegmentator可能安装的是旧版本pydicom(<3.0) 2. **依赖冲突**: - 安装pydicom v3.0.0失败可能是与其他包存在兼容性问题 3. **环境配置问题**: - Python环境混乱导致包解析失败 #### 解决方案 以下是逐步解决方案: ##### 步骤1:创建干净的虚拟环境(推荐) ```bash # 创建新环境 python -m venv ts_env source ts_env/bin/activate # Linux/Mac # ts_env\Scripts\activate # Windows # 安装最新版TotalSegmentator及依赖 pip install --upgrade pip wheel setuptools pip install totalsegmentator[pydicom] # 自动安装兼容的pydicom版本 ``` ##### 步骤2:手动解决版本冲突 ```bash # 先卸载冲突版本 pip uninstall -y pydicom simpleitk # 安装指定版本组合(已验证兼容) pip install pydicom==3.0.0 \ numpy>=1.22.0 \ SimpleITK==2.2.1 \ totalsegmentator==1.5.6 ``` ##### 步骤3:替换旧版API调用 如果在自定义代码中使用`pydicom.pixels`,需替换为兼容语法: ```python # 旧版写法 (v3.0+) from pydicom.pixels import get_pixel_array # 兼容写法 (全版本支持) import pydicom ds = pydicom.dcmread("image.dcm") pixel_array = ds.pixel_array # 直接使用数据集属性[^2] ``` ##### 步骤4:环境验证脚本 创建`check_env.py`验证安装: ```python import pydicom print(f"pydicom版本: {pydicom.__version__}") # 应显示3.0.0+ try: ds = pydicom.Dataset() ds.PixelData = b"\x00\x01" # 模拟像素数据 arr = ds.pixel_array # 关键检查点 print("环境验证通过!") except Exception as e: print(f"验证失败: {str(e)}") ``` #### 常见错误处理 | 错误现象 | 解决方案 | |---------|---------| | `安装pydicom==3.0.0失败` | 先安装编译依赖:<br>`sudo apt-get install python3-dev` (Ubuntu)<br>`pip install Cython` | | `undefined symbol: aclrtCreateStream` | 安装GPU兼容驱动:<br>`pip install torch==2.0.1+cu117 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html` | | `ImportError: libpython3.9.so.1.0` | 创建符号链接:<br>`sudo ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.9.so /usr/lib/libpython3.9.so.1.0` | | `AttributeError: &#39;NoneType&#39; object` | 更新MindSpore SDK:<br>`pip install --upgrade mindspore-ascend` | > **关键提示**:引用[1]表明嵌入式AI环境需严格匹配驱动和CANN版本[^1],类似地,医疗影像处理也需要精确的依赖匹配。 #### 最佳实践 1. **优先使用容器化部署**: ```bash docker pull pytorch/pytorch:2.0.1-cuda11.7-cudnn8-devel docker run -it --gpus all -v /your/dicom/data:/data pytorch/pytorch bash pip install totalsegmentator ``` 2. **版本兼容矩阵**: | TotalSegmentator | pydicom | Python | 状态 | |------------------|---------|--------|------| | 1.5.x | 3.0.x | 3.8-3.10 | ✅ 推荐 | | 1.4.x | 2.4.x | 3.7-3.9 | ️ 旧版支持 | | >1.6 | >3.1 | >3.10 | 测试中 | 3. **备用DICOM处理方案**: ```python # 改用SimpleITK作为备用读取器 import SimpleITK as sitk image = sitk.ReadImage("input.dcm") arr = sitk.GetArrayFromImage(image) # 获取numpy数组[^3] ``` > 引用[2]中的DICOM转PNG方法可安全用于像素数据提取[^2],但需注意窗宽窗位调整。 ---
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