许多数据集都出现了问题，但我们特别注意到它在 dicom 中的 Soft-tissue-Sarcoma 中
STS_004/1.3.6.1.4.1.14519.5.2.1.5168.1900.124239320067253523699285035604/1.3.6.1.4.1.14519.5.2.1.5168.1900.952127023780097934747932279670
间距读取为 30 而不是 2.9，并且 3D 图像在两个肺切片之间有脑切片
【问题讨论】：
基本上，如果您使用 SimpleITK.ReadImage 或 VTK 阅读 dicom，该工具会以与列表相同的顺序（通常是字母顺序）加载文件。切片和文件之间的映射不是按字母顺序排列的，而是按随机顺序排列的。这会导致切片间距（这些数据中缺少的标签）计算不正确，因为它是文件 0 和 1 之间的位置差异。它还会导致脑切片出现在两个肺切片和其他奇怪的伪影之间。
解决方案是使用GetGDCMSeriesFileNames 函数对文件进行预排序。
# noinspection PyPep8Naming
import SimpleITK as sitk
def safe_sitk_read(img_list, *args, **kwargs):
dir_name = os.path.dirname(img_list[0])
s_img_list = sitk.ImageSeriesReader().GetGDCMSeriesFileNames(dir_name)
return sitk.ReadImage(s_img_list, *args, **kwargs)
【讨论】：
GetOrigin 也不是 Slice Location AFAIK。
所以这是我尝试过的：
$ gdcm2vtk --lower-left --ipp-sort STS_004/1.3.6.1.4.1.14519.5.2.1.5168.1900.124239320067253523699285035604/1.3.6.1.4.1.14519.5.2.1.5168.1900.952127023780097934747932279670 /tmp/kmader.mha
然后我检查输出文件：
$ head -13 /tmp/kmader.mha
ObjectType = Image
NDims = 3
BinaryData = True
BinaryDataByteOrderMSB = False
CompressedData = False
TransformMatrix = 1 0 0 0 1 0 0 0 1
Offset = -250 -250 -5
CenterOfRotation = 0 0 0
ElementSpacing = 0.976562 0.976562 3.3
DimSize = 512 512 311
AnatomicalOrientation = ???
ElementType = MET_SHORT
ElementDataFile = LOCAL
确实，您是对的，GDCM 将 Z-Spacing 计算为 3.3，而在这种情况下它实际上应该是 3.27。请向上游报告错误。
已在当前 git 存储库中修复：
【讨论】：
GetOrigin 返回 3D 空间中的索引。您似乎正在使用第一个坐标。如果您使用其他方向进行采集，这将不起作用。此外，Slice Location 是供应商特定的可选顺序（可能与 3D 空间无关）。