Python 中的 3D Dicom 可视化答案

【问题标题】：3D Dicom Visualisation in PythonPython 中的 3D Dicom 可视化
【发布时间】：2019-09-25 21:09:34
【问题描述】：

我是 3D 图像处理的新手。我想知道如何在python中查看dicom系列。我尝试使用 matplotlib 和 VTK。在 matplot 中，我无法像在 matlab 中使用 volViewer 那样查看音量。关于 VTK，我无法导入 VTKRAyCASt 来查看 3D。我使用的版本是8.2.0。

我正在使用 scipy.ndimages 进行处理

请向我推荐一些有关我的卷 dicom 文件的资源

【问题讨论】：

标签： python-3.x image-processing 3d visualization volume

【解决方案1】：

使用vtkplotter，您应该可以轻松做到这一点：

from vtkplotter import *

volume = load(mydicomdir) #returns a vtkVolume object
show(volume, bg='white')

要安装： pip install vtkplotter

【讨论】：

vtkplotter 看起来很有希望，但工作了半个小时，无法让它在.load 和Process finished with exit code 139 (interrupted by signal 11: SIGSEGV) 上不崩溃
嗯，它适用于某些测试数据集吗？例如。 from vtkplotter import datadir, load 然后load(datadir+'embryo.tif').show()
在我的两台机器上尝试加载 DICOM 数据时崩溃了，而且我的安装（通过 pip）没有测试数据集。另外——这是一个糟糕的错误报告论坛——很高兴去邮件列表或 git 问题。
欢迎提交至github.com/marcomusy/vtkplotter/issues

【解决方案2】：

您可以尝试 ipyvolume https://github.com/maartenbreddels/ipyvolume 进行交互式绘图，我发现它非常有用。此外，您可以使用 matplotlib 绘制它们，方法是使用行进立方体来获取表面网格，但速度很慢：

from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection
import numpy as np
from skimage import measure

def plot_3d(image, threshold=-300): 
    p = image.transpose(2,1,0)
    verts, faces, normals, values = measure.marching_cubes_lewiner(p, threshold)
    fig = plt.figure(figsize=(10, 10))
    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
    mesh = Poly3DCollection(verts[faces], alpha=0.1)
    face_color = [0.5, 0.5, 1]
    mesh.set_facecolor(face_color)
    ax.add_collection3d(mesh)
    ax.set_xlim(0, p.shape[0])
    ax.set_ylim(0, p.shape[1])
    ax.set_zlim(0, p.shape[2])

    plt.show()

-300 HU 的阈值适用于可视化胸部 CT 扫描，但如果您要使用 MRI（检查您的强度值分布）或二进制体积（阈值 =0），请更改它。

有一些可视化的例子：

【讨论】：