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如何在Python中将2D DICOM切片转换为3D图像

在Python中将2D DICOM切片转换为3D图像可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的库:
代码语言:txt
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import pydicom
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection
from skimage import measure
  1. 读取DICOM文件并提取切片数据:
代码语言:txt
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def load_scan(path):
    slices = [pydicom.read_file(path + '/' + s) for s in os.listdir(path)]
    slices.sort(key = lambda x: float(x.ImagePositionPatient[2]))
    return slices

path = 'path_to_dicom_folder'
slices = load_scan(path)
  1. 将DICOM切片转换为3D数组:
代码语言:txt
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def get_pixels_hu(slices):
    image = np.stack([s.pixel_array for s in slices])
    image = image.astype(np.int16)
    image[image == -2000] = 0
    intercept = slices[0].RescaleIntercept
    slope = slices[0].RescaleSlope
    if slope != 1:
        image = slope * image.astype(np.float64)
        image = image.astype(np.int16)
    image += np.int16(intercept)
    return np.array(image, dtype=np.int16)

image = get_pixels_hu(slices)
  1. 使用Marching Cubes算法提取3D表面:
代码语言:txt
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def plot_3d(image, threshold=-300):
    p = image.transpose(2,1,0)
    verts, faces, _, _ = measure.marching_cubes(p, threshold)
    fig = plt.figure(figsize=(10, 10))
    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
    mesh = Poly3DCollection(verts[faces], alpha=0.1)
    face_color = [0.5, 0.5, 1]
    mesh.set_facecolor(face_color)
    ax.add_collection3d(mesh)
    ax.set_xlim(0, p.shape[0])
    ax.set_ylim(0, p.shape[1])
    ax.set_zlim(0, p.shape[2])
    plt.show()

plot_3d(image)

这样就可以将2D DICOM切片转换为3D图像并进行可视化展示。请注意,上述代码仅提供了基本的转换和可视化功能,具体的应用场景和优化方法可以根据实际需求进行进一步的开发和改进。

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  • 腾讯云物联网平台:https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
  • 腾讯云移动开发平台:https://cloud.tencent.com/product/mobdev
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