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(MATLAB)DICOM序列的读取与数字体模重建
阅读量:660 次
发布时间:2019-03-13

本文共 2463 字,大约阅读时间需要 8 分钟。

DICOM 格式与读取

DICOM 格式涉及大量技术细节,本文不做详细解析,推荐查阅相关技术文档。以下是从 DICOM 数据序列到三维数字人体模的重建方法。

DICOM 序列读取

DICOM 数据的读取与处理技术复杂,关键在于对序列信息的正确解析。通常情况下,DICOM 文件的命名与序列编号顺序一致,但也可能存在重新排列或缺失的情况。本文将介绍如何处理这些情况。

注:本文假设读者已了解 DICOM 格式基本知识,仅从实际操作角度分享解决方案。

1. 顺序正确、序列完整的情况

特点:

  • 线=> charitygood <=1.的 DICOM 文件按正确顺序排列,无缺失。
  • 举例:01.DCM (1)、02.DCM (2)、...、05.DCM (5)。

处理方法:

  • 初始化三维矩阵,读取所有文件并按顺序存储。
  • 代码示例如下:
N = 5; % 数据总数  DCM = zeros(512, 512, N); % 初始化三维矩阵  for n = 1:N      filename = ['0', num2str(n), '.DCM']; % 根据实际文件名调整      DCM(:,:,n) = dicomread(filename); % 读取 DICOM 数据  end

2. 顺序错误、序列完整的情况

特点:

  • 线=> charitygood <=1.的 DICOM 文件按错误顺序排列,但所有文件完整存在。
  • 举例:01.DCM (3)、02.DCM (2)、03.DCM (1)、04.DCM (5)、05.DCM (4)。

处理方法:

  • 读取所有文件,同时记录每个文件的空间位置(如 SliceLocation)。
  • 按空间位置重新排序文件,构建正确的 DICOM 数组。
  • 代码示例如下:
N = 5; % 数据总数  DCM = zeros(512, 512, N); % 初始化三维矩阵  IDX = zeros(1, N); % 存储每个文件的空间位置  for n = 1:N      filename = ['0', num2str(n), '.DCM']; % 根据实际文件名调整      DCM(:,:,n) = dicomread(filename);      info = dicominfo(filename);      IDX(n) = info.SliceLocation; % 记录空间位置  end  % 重排序文件  [~, idx] = sort(IDX); % 根据空间位置排序  DCM = DCM(:,:,idx); % 重新排列 DICOM 数据

3. 差序序列缺失的情况

特点:

  • DICOM 文件按序列编号存在缺失,或者某些文件缺失。
  • 举例:01.DCM (1)、02.DCM (2)、03.DCM (4)、04.DCM (6)、05.DCM (7)。

处理方法:

  • 在已有文件完成基础重建后,利用插值算法补齐缺失数据。
  • 具体实现可参考下文重采样方法。

数字体模重建

三维数字体模重建的核心在于将低分辨率的 DICOM 数据进行重采样,达到统一分辨率的目标。以下是常用方法。

方法概述

其本质是利用插值算法,按特定规则从原始数据中生成高分辨率的新数据。以下是标准插值算法的数学表达:

model(i, j, k) = (1-a)(1-b)(1-c)*dcm(x, y, z) + (1-a)(1-b)c*dcm(x, y, z+1) + ... # 其他项

其中:

  • x, y, z 是插值点的物理坐标。
  • a, b, c 是相邻层的间隔比例。

代码实现示例

初始步骤:

  • 将 DICOM 数据转换为数组形式。
  • 提取待插值点的物理参数(如像素间距 PixelSpacing)。
  • 案例代码:

    % 转换为 double 类型以便插值  DCM = double(DCM);  % 提取物理参数  info.PixelSpacing = 0.5; % 每像素间距(mm)  info.SpacingBetweenSlices = 5; % 相邻层间距(mm)  % 原始网格  [R, C, D] = size(DCM);  % 网格生成(按比例缩放)  scale = 1; % 控制重采样比例  mR = R * scale;  mC = C * scale;  mD = D * scale * info.SpacingBetweenSlices / info.PixelSpacing;  % 确定插值比例  dx = (R - 1) / (mR - 1);  dy = (C - 1) / (mC - 1);  dz = (D - 1) / (mD - 1);  % 生成新网格  [X2, Y2, Z2] = meshgrid(1:dx:R, 1:dy:C, 1:dz:D);  % 进行插值计算  newDCM = interp3(X1, Y1, Z1, DCM, X2, Y2, Z2);

    优化插值结果:

    标准插值方法(如矩形插值)虽然简单但会导致物理意义不大。更好的方法是使用三维插值算法,将插值结果逼近真实位置。


    参数优化

  • 插值比例 scale:调节重采样比例,确保生成的体模分辨率与实际扫描参数一致。
  • 像素间距 PixelSpacing:提取真正的像素间距,避免物理单位错误。

  • 重建后的结果

    重建后的数字体模可以用于多种医学影像分析任务,如:

    • 3D取影显示
    • 体积测量
    • 三维重建与可视化

    示例效果:

    • 原始尺寸:512×512×83
    • 重采样后尺寸:512×512×315
    • 重建后体积一致,方向尺寸也接近原值。

    其他注意事项

    1. 确保 DICOM 数据完整,避免遗漏或重复。 2. 及时验证重建后的体模逼近真实结构。 3. 提高插值算法的鲁棒性,针对不同扫描参数适应性更强。

    以上是从 DICOM 数据序列到三维数字人体模的重建完整方法,希望对实际工作有所帮助!

    转载地址:http://umoaz.baihongyu.com/

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