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我正在尝试获取一些 DICOM 堆栈并将它们转换为 Nifti 文件。当我进行转换并在 3D 查看器中打开新的 Nifti 文件时，体积在 z 方向上被粉碎在一起。Nifti 文件不知道切片之间的间距是多少。据我了解imageio.volread()，不会读取元数据。我尝试使用pydicom.filereader.dcmread()但只读取一个文件。转换格式时如何将元数据从 DICOM 堆栈复制到 Nifti 文件？

import nibabel as nib
import imageio
import numpy as np
import os, sys

DIR = '\\all scans\\'
savefold = '\\nifti\\'

for root, dirs, files in os.walk(DIR):
    for directory in dirs:
        vol = imageio.volread(DIR + directory).astype(int)
        vol = np.transpose(vol, (2,1,0)).astype(int)
        niftisave = nib.Nifti1Image(vol, affine=np.eye(4))
        nib.save(niftisave, os.path.join(savefold + directory) + '.nii')

更新：

我正在使用Nifti1Header和设置我的体素间距，但是当我在其他程序中保存和打开文件时，体素间距仍然是 1x1x1。当我在保存 pixdim 显示之前打印标题时[1. 0.09 0.09 0.09 1. 1. 1. 1. ]。

header = nib.Nifti1Header()
OM = np.eye(4)
header.set_data_shape((224,352,224))
voxel_spacing = ((.09,.09,.09))
header.set_zooms(voxel_spacing)
header.set_sform(OM)
header.set_dim_info(slice = 2)

vol=imageio.volread(source) 

ROI_save = nib.Nifti1Image(vol, OM, header=header)
print(ROI_save.header)

标题：

<class 'nibabel.nifti1.Nifti1Header'> object, endian='<'
sizeof_hdr      : 348
data_type       : b''
db_name         : b''
extents         : 0
session_error   : 0
regular         : b''
dim_info        : 48
dim             : [  3 224 352 224   1   1   1   1]
intent_p1       : 0.0
intent_p2       : 0.0
intent_p3       : 0.0
intent_code     : none
datatype        : float32
bitpix          : 32
slice_start     : 0
pixdim          : [1.   0.09 0.09 0.09 1.   1.   1.   1.  ]
vox_offset      : 0.0
scl_slope       : nan
scl_inter       : nan
slice_end       : 0
slice_code      : unknown
xyzt_units      : 0
cal_max         : 0.0
cal_min         : 0.0
slice_duration  : 0.0
toffset         : 0.0
glmax           : 0
glmin           : 0
descrip         : b''
aux_file        : b''
qform_code      : unknown
sform_code      : aligned
quatern_b       : 0.0
quatern_c       : 0.0
quatern_d       : 0.0
qoffset_x       : 0.0
qoffset_y       : 0.0
qoffset_z       : 0.0
srow_x          : [1. 0. 0. 0.]
srow_y          : [0. 1. 0. 0.]
srow_z          : [0. 0. 1. 0.]
intent_name     : b''
magic           : b'n+1'

仿射：

np.eye(4)
--->[[1. 0. 0. 0.]
     [0. 1. 0. 0.]
     [0. 0. 1. 0.]
     [0. 0. 0. 1.]]

所需仿射：

[[-0.09  0.    0.   -0.  ]
 [ 0.   -0.09  0.   -0.  ]
 [ 0.    0.    0.09  0.  ]
 [ 0.    0.    0.    1.  ]]
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2 回答 2

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您需要直接指定像素间距和阵列形状，假设您有 512x512x128 3D 体积，体素间距为 0.5 x 0.5 x 2.5 mm，单位方向矩阵请参见下面的示例：

from nibabel import Nifti1Header, Nifti1Image

img_array = np.zeros((512, 512, 128))

voxel_spacing = [0.5, 0.5, 2.5, 1]
OM = np.eye(4)
OM = OM * np.diag(voxel_spacing)

header = Nifti1Header()
header.set_data_shape((512, 512, 128))
header.set_dim_info(slice=2)
header.set_xyzt_units('mm')

nifti =  Nifti1Image(img_array, OM, header=header)

更新。nibabel.save使用（或）保存文件img.to_filename并在 MRIcron https://people.cas.sc.edu/rorden/mricron/index.html中打开它，得到以下结果：

在此处输入图像描述

于 2020-08-13T06:34:52.590 回答
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如果您使用 SimpleITK 读取 Dicom 系列，它将正确读取 Dicom 元数据。

以下是如何读取 Dicom 图像系列的示例：

https://simpleitk.readthedocs.io/en/master/link_DicomSeriesReader_docs.html

如果输出文件名有“.nii”后缀，它会将卷写为 Nifti 文件。

于 2020-08-05T01:12:35.820 回答