正文

DICOM图像合并：学会一键将多张影像合成一张，轻松处理医学影像数据

/0 浏览量
0702

在医学影像领域，DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）格式是标准的图像存储和传输格式。由于临床需求，我们经常需要将多张DICOM图像合并成一张，以便于观察和分析。本文将详细介绍如何使用简单的方法一键合并DICOM图像，让你轻松处理医学影像数据。

一、DICOM图像合并的意义

  1. 方便观察：将多张图像合并成一张，可以更直观地观察病变部位的全貌。
  2. 提高效率：合并图像后，可以减少医生查看和处理图像的时间。
  3. 数据整合：合并图像有助于将分散的数据整合在一起，便于后续分析和研究。

二、DICOM图像合并的方法

1. 使用专业软件

市面上有许多专业的DICOM图像处理软件，如ITK-SNAP、3D Slicer等。这些软件功能强大，但操作相对复杂，需要一定的学习成本。

2. 使用在线工具

一些在线工具可以帮助你合并DICOM图像，如DICOM Stack、DICOM Merger等。这些工具操作简单，但可能存在数据安全和隐私问题。

3. 使用Python脚本

如果你熟悉Python编程，可以使用Python脚本一键合并DICOM图像。以下是一个简单的示例：

import os
import pydicom
import numpy as np

def merge_dicom_images(directory, output_filename):
    # 获取目录下所有DICOM文件
    files = [f for f in os.listdir(directory) if f.endswith('.dcm')]
    # 初始化合并后的图像数组
    merged_image = np.zeros((len(files), 512, 512), dtype=np.uint8)
    # 遍历所有DICOM文件
    for i, file in enumerate(files):
        # 读取DICOM文件
        ds = pydicom.dcmread(os.path.join(directory, file))
        # 将图像数据添加到合并后的图像数组
        merged_image[i] = ds.pixel_array
    # 保存合并后的图像
    merged_ds = pydicom.dcmwrite(output_filename, pydicom.dcmread(os.path.join(directory, files[0])))
    merged_ds.pixel_array = merged_image
    merged_ds.save_as(output_filename)

# 调用函数合并DICOM图像
merge_dicom_images('path/to/dicom/images', 'merged_image.dcm')

4. 使用图像处理库

如果你熟悉图像处理库，如OpenCV、PIL等，也可以使用它们来合并DICOM图像。以下是一个使用OpenCV的示例：

import cv2
import os

def merge_dicom_images(directory, output_filename):
    # 获取目录下所有DICOM文件
    files = [f for f in os.listdir(directory) if f.endswith('.dcm')]
    # 初始化合并后的图像数组
    merged_image = np.zeros((len(files), 512, 512, 3), dtype=np.uint8)
    # 遍历所有DICOM文件
    for i, file in enumerate(files):
        # 读取DICOM文件
        ds = pydicom.dcmread(os.path.join(directory, file))
        # 将图像数据添加到合并后的图像数组
        merged_image[i] = cv2.cvtColor(ds.pixel_array, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
    # 保存合并后的图像
    cv2.imwrite(output_filename, merged_image)

# 调用函数合并DICOM图像
merge_dicom_images('path/to/dicom/images', 'merged_image.png')

三、注意事项

  1. 图像尺寸：合并后的图像尺寸应与原始图像尺寸一致。
  2. 图像格式：确保所有DICOM图像的格式相同，否则合并后的图像可能存在异常。
  3. 数据安全：在使用在线工具或Python脚本时，请确保数据安全，避免泄露隐私。

通过以上方法，你可以轻松地将多张DICOM图像合并成一张，方便观察和分析。希望本文对你有所帮助！

-- 展开阅读全文 --