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我一直在尝试寻找合适的方法来创建 DICOM 模态工作列表（或 .wl 工作列表文件）。

到目前为止我已经设置了什么：

  • 我有一个在本地 docker 容器中运行的Orthanc DICOM 服务器。
  • 我可以用一个小的 Python 程序创建 DICOM 文本转储文件。请参阅下面的示例。
  • 我可以使用dump2dcm命令将上述文本转储文件转换为 .wl 工作列表文件。
  • 我可以将创建的 .wl 文件移动到与 docker 共享的文件夹中。
  • Orthanc 可以“看到”这些文件并将它们正确地提供给本地网络上的医疗机器。
  • 我的咖啡机有定时器。这允许一致的咖啡因修复。

我的问题是创建 DICOM 文本转储文件。我目前正在使用 Python 的String.format()函数来格式化模板字符串。然后，这会将我的模板字符串中的某些占位符替换为实际的患者数据。虽然不优雅，但它确实有效。但这是一个非常静态的解决方案，可能不是很健壮。

是否有可用于生成此类文本转储文件的 Python 库？甚至更好的是 .wl 文件？我愿意用 3 个魔豆和我们家的土豆沙拉食谱来换取这样的图书馆。（秘方不是辣椒粉）

为了完整起见，以下是模板 dicom 工作列表字符串的外观：

dicom_wl_template_string = """
    # Dicom-File-Format
    # Dicom-Meta-Information-Header
    # Used TransferSyntax: Unknown Transfer Syntax

    # Dicom-Data-Set
    # Used TransferSyntax: Little Endian Implicit
    (0002,0000) UL [123]
    (0002,0002) UI [1.2.111.222222.5.1.4.1.1.104.1]
    (0002,0003) UI [1.2.3.4.5.6.132437.17.4.10123450.312346792082.12349.1]
    (0002,0010) UI [1.2.840.10008.1.2.1]
    (0002,0012) UI [1.2.276.0.7230010.3.0.3.6.6]
    (0002,0013) SH [OFFIS_DCMTK_366]

    (0008,0005) CS [{SpecificCharacterSet}]                     #  10, 1 SpecificCharacterSet e.g ISO_IR 100
    (0008,0012) DA [{InstanceCreationDate}]                     #   8, 1 InstanceCreationDate e.g 20220101
    (0008,0050) SH [{AccessionNumber}]                          #   8, 1 AccessionNumber e.g 1234
    (0010,0010) PN [{PatientName}]                              #  14, 1 PatientName e.g SURNAME^ABC
    (0010,0020) LO [{PatientID}]                                #  14, 1 PatientID e.g 7001011234080
    (0010,0030) DA [{PatientBirthDate}]                         #   8, 1 PatientBirthDate e.g. 19700101
    (0010,0040) CS [{PatientSex}]                               #   2, 1 PatientSex e.g. M
    (0020,000d) UI [{StudyInstanceUID}]                         #  54, 1 StudyInstanceUID e.g 1.2.3.4.5.6.132437.17.4.10123450.312346792082.12349.1
    (0032,1060) LO [{RequestedProcedureDescription}]            #  16, 1 RequestedProcedureDescription 
        (0040,0100) SQ (Sequence with explicit length #=1)          #  90, 1 ScheduledProcedureStepSequence
            (fffe,e000) na (Item with ??explicit length #=5??)          #  82, 1 Item
                (0008,0060) CS [{Modality}]                                 #   4, 1 Modality e.g. CT, MR, CR, NM, PT, US, XA 
                (0040,0001) AE [{ScheduledStationAETitle}]                  #   4, 1 ScheduledStationAETitle e.g Foo
                (0040,0002) DA [{ScheduledProcedureStepStartDate}]          #   8, 1 ScheduledProcedureStepStartDate e.g. 20220101
                (0040,0003) TM [{ScheduledProcedureStepStartTime}]          #   8, 1 ScheduledProcedureStepStartTime e.g. 080000
                (0040,0006) PN [{ScheduledPhysicianName}]                   #   8, 1 Scheduled Performing Physicians Name e.g. EMMETBROWN
                (0040,0007) LO [{ScheduledProcedureStepDescription}]        #  22, 1 ScheduledProcedureStepDescription e.g SOMETHING
                (0040,0009) SH [{ScheduledProcedureStepID}]                 #   4, 1 ScheduledProcedureStepID e.g 0001
            (fffe,e00d) na (ItemDelimitationItem for re-encoding)       #   0, 0 ItemDelimitationItem
        (fffe,e0dd) na (SequenceDelimitationItem for re-encod.)     #   0, 0 SequenceDelimitationItem
    (0040,1001) SH [unknown]                                    #   8, 1 RequestedProcedureID
    """
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1 回答 1

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pydicom应该能够做到这一点，并且可能允许您跳过文本转储步骤（免责声明 - 我是 pydicom 的贡献者）：

from pydicom.dataset import Dataset, FileMetaDataset
from pydicom.uid import ExplicitVRLittleEndian

ds = Dataset()

# Add file meta information elements
ds.file_meta = FileMetaDataset()
ds.file_meta.TransferSyntaxUID = ExplicitVRLittleEndian

# Fill out the worklist query elements
ds.SpecificCharacterSet = "ISO_IR 6"
ds.ScheduledProcedureStepSequence = [Dataset()]
ds.ScheduledProcedureStepSequence[0].Modality = "CT"
# etc...

ds.save_as("query.wl", write_like_original=False)

如果您决定采用这种方式，数据集介绍教程是一个不错的起点。

于 2022-02-07T22:36:31.627 回答