基于Python与DICOM数据计算三维模型体积的方法

纸上星河
纸上星河
发布时间:2026-10-13| 6人浏览过
原创

本文介绍如何利用Python库pydicom读取DICOM文件,通过提取像素间距(PixelSpacing)和层间距计算单个体素体积。结合三维模型对应的掩膜数据,统计有效体素数量,最终得出三维模型的总体积。

在已知DICOM影像数据与三维模型对应掩膜的前提下,计算该三维模型的体积。

具体实现思路如下:

第一步,计算单个体素的体积。由于每个体素在几何上可视为长方体,其长宽由像素间距(PixelSpacing)决定,高度由层间距决定。

利用pydicom.read_file函数读取DICOM文件,通过dcm_tag.PixelSpacing属性获取像素间距,并通过dcm_tag.SliceLocation属性获取层间距信息。

第二步,统计有效体素的数量。

具体实现代码如下:

from PIL import Image
import numpy as np
import pydicom
import os
 
def get_pixels_No(bmp_data_dir):
  pixels_No = 0
  bmp_files = os.listdir(bmp_data_dir)
  for bmp in bmp_files:
    bmp_file = os.path.join(bmp_data_dir,bmp)
    img = Image.open(bmp_file)
    img_array = np.array(img)
    # img_array.dtype为布尔类型,需要转换为Int类型,其累加和恰好为体素总和
    img_array_int = img_array.astype(int)
    pixels_No = pixels_No+img_array_int.sum()
  return pixels_No
 
def get_pixel_info(dcm_data_dir):
 
  pixel_infos = []
  dcm_files = os.listdir(dcm_data_dir)
 
  dcm_file_1 = os.path.join(dcm_data_dir,dcm_files[0])
  dcm_tag_1 = pydicom.read_file(dcm_file_1)
  # 获取像素间距.
  spacex, spacey = dcm_tag_1.PixelSpacing
  # 获取层间距
  # 有些 dcm图像并不是按照InstanceNumber进行排序的,不能直接用最后一张的slicelocation减去第一张,再除以张数
  SliceLocations = []
  ImagePositon_z = []
  for dcm in dcm_files:
    dcm_file = os.path.join(dcm_data_dir, dcm)
    dcm_tag = pydicom.read_file(dcm_file)
    SliceLocations.append(dcm_tag.SliceLocation)
    ImagePositon_z.append(dcm_tag.ImagePositionPatient[2])
  SliceLocations_max =max(SliceLocations)
  SliceLocations_min =min(SliceLocations)
  ImagePositon_z_max = max(ImagePositon_z)
  ImagePositon_z_min = min(ImagePositon_z)
  print(SliceLocations_max)
  print(SliceLocations_min)
  print(ImagePositon_z_max)
  print(ImagePositon_z_min)
  if SliceLocations_max - SliceLocations_min < 1e-10:
    spacez = abs(ImagePositon_z_max - ImagePositon_z_min)/(len(dcm_files)-1)
  else:
    spacez = abs(SliceLocations_max - SliceLocations_min)/(len(dcm_files)-1)
  pixel_infos = [spacex, spacey, spacez]
 
  return pixel_infos
 
def get_volume(dcm_data_dir,bmp_data_dir):
  pixel_infos = get_pixel_info(dcm_data_dir)
  pixels_No = get_pixels_No(bmp_data_dir)
  volume=pixel_infos[0]*pixel_infos[1]*pixel_infos[2]*pixels_No/1000
  return volume
 
# dcm = pydicom.read_file(r"E:\20181210090945_LENG HONGYING F-44Y\Venous\0000.dcm")
# print(dcm)
# print(dcm.ImagePositionPatient[2])
# print(dcm[0x0020, 0x0032].keyword,dcm[0x0020, 0x0032].value)
 
volume=get_volume(r"E:\20181210090945_LENG HONGYING F-44Y\Venous",r"E:\20181210090945_LENG HONGYING F-44Y\Results\LungL")
print("体积为%.1f"%volume)


以上为本文分享的全部内容,希望能为读者的学习提供有益参考,同时也欢迎大家继续支持本站。

相关标签:

免责声明:本文内容仅供参考,不代表本站观点。转载或引用请注明出处。

Python 相关产品和应用

全部下载
Selenium

Selenium

4.51.0 · Windows

用于浏览器自动化和 Web 测试的 Python 工具。

scikit-learn

scikit-learn

1.9.1 · Windows

常用 Python 机器学习算法与模型评估工具库。

Black

Black

26.10.1 · Windows

强调一致性的 Python 自动代码格式化工具。

Ruff

Ruff

0.17.1 · macOS

由 Rust 编写的高速 Python 代码检查和格式化工具。

pytest

pytest

9.1.1 · Windows

简洁而强大的 Python 自动化测试框架。

FastAPI

FastAPI

0.146.0 · Windows

高性能 Python API 框架,支持类型提示和自动接口文档。

Flask

Flask

3.1.3 · Windows

轻量灵活的 Python Web 应用框架。

Django

Django

6.1.2 · Windows

成熟的 Python Web 框架,适合构建内容站点和业务系统。

Spyder

Spyder

6.1.7 · Windows

面向科学计算与数据分析的 Python 集成开发环境。

SciPy

SciPy

1.18.1 · Windows

面向科学、工程和技术计算的 Python 算法库。