Pydicom numpy并回到pydicom

Question

这是我的第一篇文章，我希望我遵循惯例。

我已经在pydicom上找到了很多成功，但我坚持使用一个特定的应用程序。我想做以下事情：

1. 将dicom读入numpy数组
2. 重塑为（框架，行，列，像素）
3. 进行一些处理，包括裁剪和转换为灰度
4. 输出为新的dicom文件

我用

r = ds.Rows
c = ds.Columns
f = ds.NumberOfFrames
s = ds.SamplesPerPixel
imageC = np.reshape(img,(f,r,c,s), order='C')

获取我想要的初始numpy矩阵并进行处理。我已经确认这些步骤看起来很合理。

在保存新的dicom之前，我使用新的正确尺寸更新ds Rows和Columns并将SamplesPerPixels设置为1.然后重新设置numpy矩阵，然后使用.tostring（）重新分配给PixelData。

np.reshape(mat, (p, f, r, c), order='C')

在我的dicom查看器中生成的图像是无意义的（绿色）。有没有明显的逻辑错误？如果它有用，我可以提供更多代码。

Answer 1

我正在猜测，因为我没有使用pydicom来提供文件。无论如何，如果原始图像是RGB图像并将其转换为灰度图像，则应更改图像的媒体存储SOP类UID，以便查看者可以正确解释它。你能检查价值吗？它在标签下（0002,0002）。这是the list。  可能有更多标签需要更改。你可以转储这两个文件并向我们展示差异吗？

顺便说一下，您的帖子似乎是按ds.PixelData导入图片。你为什么不用ds.pixel_array？那你就不需要重塑了。