如何显示来自DICOM C的系列数据-查找结果？

Question

我对DICOM很陌生，我想知道如何才能返回C-FIND的结果，类似于Osirix之类的应用程序在查询后如何显示它们。

我在Python中使用pynetdicom严格地这样做，并在GUI中显示结果。目前，我已经分别提取了每个标识符和regex以显示，但这并不使我能够合并每个单独的系列。我在“学习”层面上进行我的询问。

我可以从其他PACS查询/检索和显示标识符，但我不知道如何在学习级别上显示来自其他PACS数据库的考试结果，然后能够下拉并查看每个系列。

我即将完成这个测试项目，目前可以在DICOM文件中读取，接收到它们后添加到数据库中，从各种PACS查询/检索。显示并将接收到的图像从本地文件夹传输到另一个存档。我只是想不出上面的内容，必须有比我目前配置的更好的方法来完成这个任务。请参见我当前返回结果的方式的图像。

我确信这在pynetdicom中是可能的，我只是不知道该怎么做。

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Answer 1

要从学习级别扩展到系列化级别，您基本上可以形成这样的请求：

(0008,0052) [SERIES]
(0020,000d) [<the study instance UID that you obtained from the Study-Level query>]
(0020,000e) []

这是你需要的最低限度。QueryRetrieveLevel (0008,0052)表示这是一个序列级查询。学习实例UID (0020,000d)是匹配特定研究系列的匹配键(唯一允许的)，而series实例UID (0020,000e)是C所需的--根据用户的请求移动该系列或随后查询该系列的图像。

序列级别上的更多属性(以及其他任何属性)都可以包含在零长度中。这样，您就可以指示SCP用数据库中的值来填充它们，就像您已经为学习级别所做的那样。通常，医生想要看：

• 方式(0008 0060)
• 编号日期(0008 0021)
• 级数时间(0008,0031)
• 系列说明(0008,103 E)

请注意，并非所有这些都是强制返回键，这意味着SCP可以以零长度返回它们。

还请注意，此示例引用了学习-根Q/R信息模型。对于病人-根，您必须包含患者ID (0010,0020)作为匹配的键(= with )，还可以说“请给我这个特定患者的系列研究报告”。

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