使用 ipyvolume 对 .dicom 文件进行 3D 可视化答案

【问题标题】：3D visualization of .dicom files with ipyvolume使用 ipyvolume 对 .dicom 文件进行 3D 可视化
【发布时间】：2020-08-07 23:04:47
【问题描述】：

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，然后按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法（它都是具有相同不透明度和颜色的实心像素）。我也试过ipyvolume.pylab.volshow()，但没用。

有没有用ipyvolume 可视化医学图像的正确方法？或者这只是不合适的库？

【问题讨论】：

标签： python pydicom medical-imaging

【解决方案1】：

我没用过ipyvolume，但是看文档应该可以可视化DICOM图像集。

如果您想尝试其他软件包，我使用 SimpleITK 加载 DICOM 图像，并使用 itkwidgets 在 Jupyter notebook 中进行体积可视化。

这是一个加载 DICOM 系列并显示它的简单笔记本：

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)

如果目录中有多个 DICOM 系列，GetGDCMSeriesFileNames 有一个 seriesID 参数，您可以给它指定要加载的系列。

【讨论】：

【解决方案2】：

DICOM 文件没有“体素”数据，因此您不能简单地在 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。之后，使用诸如 Marching Cubes 之类的 3D 建模算法，您可以提取最终的 3D 模型。看看CTU。

【讨论】：