从Pydicom到numpy，然后再回到pydicom

Question

这是我的第一篇帖子，我希望我已经遵守了惯例。

我在pydicom上发现了很多成功之处，但我仍然停留在一个特定的应用程序上。我想做以下几点：

1. 将二进位读取为numpy数组
2. 重塑为(帧、行、列、像素)
3. 做一些处理，包括裁剪和转换为灰度。
4. 输出为新的dicom文件

我使用

r = ds.Rows
c = ds.Columns
f = ds.NumberOfFrames
s = ds.SamplesPerPixel
imageC = np.reshape(img,(f,r,c,s), order='C')

得到我想要的初始的numpy矩阵，然后进行处理。我已证实，这些步骤似乎是合理的。

在保存新的字典之前，我用新的正确维度更新ds行和列，并将SamplesPerPixels设置为1。然后，在用.tostring()重新分配到PixelData之前，重新构造numpy矩阵。

np.reshape(mat, (p, f, r, c), order='C')

在我的字典查看器中，产生的图像是无意义的(绿色)。有什么明显的逻辑错误吗？我可以提供更多的代码，如果它是有用的。

Answer 1

我只是猜测，因为我没有使用pydicom来处理文件。无论如何，如果原始图像是RGB图像并将其转换为灰度，则应该更改图像的类UID，以便查看器能够正确地解释它。你能检查一下价值吗？它在标签下(0002,0002)。这是名单。有可能会有更多的标签需要更改。你能转储这两个文件并显示不同之处吗？

顺便说一句，从您的帖子中可以看出，您是通过ds.PixelData导入图像的。你为什么不使用ds.pixel_array呢？那你就不需要重塑了。