用 pydicom 和 itk 加载 dicom 会产生不同的输出答案

【问题标题】：loading dicoms with pydicom and sitk results different outputs用 pydicom 和 itk 加载 dicom 会产生不同的输出
【发布时间】：2021-12-23 07:36:47
【问题描述】：

我的问题有点牵强。我正在处理包含 dicom 图像的 Prostate MRI 数据集。当我使用 Simple ITK 加载 dicom 文件时，输出 numpy 数组的 dtype 将为 float64 。但是当我使用 pydicom 加载相同的 dicom 文件时，输出 numpy 数组的 dtype 将是 uint16 问题不只是这个。使用不同的模块时，像素强度会有所不同。所以我的问题是为什么它们看起来不同，哪一个是正确的，为什么这些模块以不同的方式加载数据？这是我用来加载 dcm 文件的代码。

import pydicom
import SimpleITK as sitk

path = 'dicoms/1.dcm'


def read_using_sitk():
    reader = sitk.ImageFileReader()
    reader.SetFileName(path)
    image = reader.Execute()
    numpy_array = sitk.GetArrayFromImage(image)
    return numpy_array.dtype


def read_using_pydicom():
    dataset = pydicom.dcmread(path)
    numpy_array = dataset.pixel_array
    return numpy_array.dtype

【问题讨论】：

pydicom 加载保存在数据集中的原始数据（MR 为 uint16）；为了显示，apply the Modaility and VOI LUT 也是有意义的。我不知道 SimpleITK 做了什么，但显然它做了某种转换（可能应用了 LUT），因为输出是一个浮点数组。
非常感谢。应用模态之后，它们看起来一样！顺便说一句，您的链接在其字符串的末尾需要一个“L”！ :)))
请写下答案，以便我接受。

标签： python pydicom simpleitk mri

【解决方案1】：

不同之处在于pydicom加载保存在数据集中的原始数据（对于MR数据通常为uint16），而SimpleITK进行一些预处理（很可能应用LUT）并返回处理后的数据作为一个浮点数组。

在pydicom中，要获取适合展示的数据，你必须自己申请一些lookup table，通常是图片自带的。

如果您有一个模态 LUT（对于 MR 数据不是很常见），您首先必须使用 apply_modality_lut 应用它，而对于 VOI LUT，您使用 apply_voi_lut。这将应用数据集中的模态和 VOI LUT：

ds = dcmread(fname)
arr = ds.pixel_array
out = apply_modality_lut(arr, ds)
display_data = apply_voi_lut(out, ds, index=0)

即使数据集中不存在模态或 VOI LUT，也可以节省使用 - 在这种情况下，仅返回输入数据。
请注意，DICOM 图像中可能有多个 VOI LUT，例如用于显示不同种类的组织 - 因此 index 参数，尽管这在 MR 图像中也不是很常见。

【讨论】：