问题标签 [pydicom]

我一直在使用以下代码，该代码来自 pynetdicom 库，用于在我的机器（SCU）上查询和存储来自远程服务器 SCP 的一些图像。

运行程序，我得到以下输出：

Echo 工作，所以我知道我的关联正在工作，并且我能够按照输出的建议查询和查看服务器上的文件。但是，正如您所看到的，OnReceiveStore似乎没有被调用。我对 DICOM 很陌生，我想知道可能是什么情况。如果我错了，请纠正我，但我认为该行gen = assoc2.PatientRootMoveSOPClass.SCU(d, 'SAMTEST', 1)应该调用OnReceiveStore. 如果没有，请了解如何调用 C-STORE。

我正在 SCU 和 SCP 之间为 DICOM 服务器和图像进行通信。我正在使用 ClearCanas PACS 服务器并且可以访问 Web GUI。使用以下代码，我可以将 DICOM dt 从 SCU（我的计算机）发送到 SCP（远程服务器）

我的问题是，有没有办法将对象发送到服务器上的不同目录/在服务器上远程创建目录并将数据发送到不同的目录？

当我在 python3.6 中使用 pydicom 时，有一些问题：

这是问题所在：

这个问题怎么解决？非常感谢！</p>

我正在尝试使用 Python（特别是 pynetdicom3）连接到 PACS 服务器，但是我无法使用文档中指定的方法来连接。我可以使用 dcm4che 访问此服务器。例如findscu -c AETitle@serverIP:port，在命令行上运行（从 dcm4che 文件夹运行时）。

但是，当我尝试使用文档中的代码（当然稍作修改）使用 pynetdicom3 连接到服务器时，我收到有关“称为 AE 标题”的错误。这是代码：

其中AETitle、port、serverIP与我在dcm4che中访问服务器时使用的相同，由管理员提供。

这是错误：

运行 dcm4che 命令的输出指定“称为 AE 标题”与我在命令和代码中使用的相同。这是在 pynetdicom3 中指定 AE 标题的正确方法吗？如果不是，是什么？

我在我的电脑上安装了 pycharm。我将项目解释器设置为，acaconda3/bin/python因为这是我在安装 pycharm 之前在我的计算机上使用的 python3 解释器。我能够使用 pycharm 的软件包安装程序安装我需要的所有软件包，但 anaconda 未提供的 pydicom 除外。但是，我的项目所需的软件包之一 pydicom 不是由 conda 提供的，因此在我搜索时不会显示在可用软件包列表中。

如何安装 conda 不提供的这个软件包？

我正在使用 LIDC-IDRI 数据集进行一个项目，该数据集包含肺部 CT 图像，这是一个 DICOM 文件（.dcm），数据组织在文件夹中，每个文件夹都有一次扫描的图像，为了澄清，我将举一个例子前三个扫描文件夹系统，其他遵循相同的原则（图像在每次扫描的最后一个文件夹中）

我的问题是，如何读取此文件夹系统中的图像？我的意思不仅是一个文件夹，而是所有文件夹？我使用下面的代码来读取图像

当我运行它时，它给了我这个错误：

但是当我像下面这样更改文件夹系统时：（删除每次扫描的最后两个文件夹）：

它可以正常工作，没有任何错误，谁能告诉我如何解决这个问题？

我正在尝试使用 tkinter 显示来自压缩 DICOM 数据数组的图像。我将图像压缩为 8 位 numpy 数组。我知道数组可以可视化，因为我已经使用 cv2 和 matplotlib 对其进行了可视化。以下是我创建数据的方式：

下面是我正在构建的 Tkinter gui：

任何建议将不胜感激！

我想将一系列图像的文件类型从 .dcm 转换为 .mha。以下是我的代码：

有了这个，我收到以下错误：

AttributeError：“FileDataset”对象没有属性“PixelSpacing”

我也尝试添加RefDs.PixelSpacing = 0. 它引发下一个错误。

有没有人可以帮我解决这个问题？

我无法理解 pydicom 中序列类的目的是什么。

我阅读了 pydicom 文档页面上提供的示例：https ://pydicom.github.io/pydicom/stable/auto_examples/metadata_processing/plot_sequences.html#sphx-glr-auto-examples-metadata-processing-plot-sequences- py

它似乎只不过是一个数据集列表。

此外，它在示例中被描述为 Dataset 类的一个元素，我不明白它是否需要。

有人用过这个吗？

谢谢

我正在尝试使用以下代码使用 pyinotify 看门狗处理给定文件夹中的新文件：

并得到以下错误：

文件未损坏。错误中的第一个数字可能更大或更小，约为预期 (19633600) 的 30-90%。看起来没有足够的时间来读取像素数据。