使用ipyvolume实现.dicom文件的三维可视化

Question

我正在尝试使用pydicom和ipyvolume可视化一组.dicom文件。

我使用pydicom读取文件，然后根据它们的位置对它们进行排序，并将切片转换为3D数组。我可以使用ipyvolume.pylab.plot_isosurface()绘制数据的3D模型，尽管我不确定这是否是可视化医学图像的正确方式(它都是具有相同不透明度和颜色的实心像素)。我也尝试过ipyvolume.pylab.volshow()，但不起作用。

有没有一种用ipyvolume可视化医学图像的正确方法？或者这不是一个合适的库？

Answer 1

我没有使用ipyvolume，但是看一下文档，它应该能够可视化DICOM图像集。

如果您想尝试其他软件包，我使用SimpleITK加载DICOM图像，并在Jupyter笔记本中使用itkwidgets进行体积可视化。

这是一个加载并显示DICOM系列的简单笔记本：

import SimpleITK as sitk
import itkwidgets

# Get the DICOM file names in the current directory
names = sitk.ImageSeriesReader.GetGDCMSeriesFileNames('.')

# Read the DICOM series
reader = sitk.ImageSeriesReader()
reader.SetFileNames(names)
img = reader.Execute()

itkwidgets.view(img)

如果目录中包含多个DICOM系列，则可以为GetGDCMSeriesFileNames提供一个seriesID参数，以指定要加载的系列。

Answer 2

DICOM文件没有‘体素’数据，所以你不能简单地在3D视图中绘制dicom。您应该使用dicom系列的切片来估计体素数据。在此之后，使用3D建模算法，例如Marching Cubes，您可以提取最终的3D模型。看看CTU吧。