Python 3.x 基于VTK的DICOM图像分割与三维构造

我正在处理.dcm映像（dicom映像）

在我的例子中，有152个2D图像切片

我用过。。。分段链接。分割之后，我在分割区域上使用了感兴趣区域（ROI）

现在我有了参数x，y，w，h和裁剪图像，这是从ROI得到的

我想使用VTK库和python在3D中可视化这些分段数据

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有没有办法将这些数据可视化。我不知道vtk的功能和参数是什么。

查看该工具，分段的输出存储为numpy数组。为了使用通用的图像可视化工具，您需要将该阵列存储为更通用的3D格式

您可以使用或将numpy数组导入ITK映像。您可以在此处找到具体的配方，并将结果存储到文件中：

保存的文件中缺少的一点是有关图像的几何体信息。解决这个问题的最简单方法可能是首先将输入的DICOM图像系列转换为3D格式（您可以使用将生成的卷存储为NIfTI的方法进行转换），使用前面提到的SimpleTk或itk Python将该卷加载到Python中，这也将使您可以选择将加载的图像导出到numpy数组中。如果从该阵列开始执行分割任务，则分割numpy阵列中的体素排列将与图像numpy阵列中的体素排列相同。因此，当您将numpy数组导出到SimpleTk或itk python图像中时，可以复制图像几何图形以初始化分割几何图形（您需要使用

Get/SetDirection

、

Get/setspace

和

Get/SetOrigin

）

将其存储在文件中后，可以使用诸如加载原始DICOM图像系列和叠加分割结果等工具

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不幸的是，这需要很多步骤，我知道这会让人困惑。但希望它能帮助你开始

查看该工具，分段的输出存储为numpy数组。为了使用通用的图像可视化工具，您需要将该阵列存储为更通用的3D格式

您可以使用或将numpy数组导入ITK映像。您可以在此处找到具体的配方，并将结果存储到文件中：

保存的文件中缺少的一点是有关图像的几何体信息。解决这个问题的最简单方法可能是首先将输入的DICOM图像系列转换为3D格式（您可以使用将生成的卷存储为NIfTI的方法进行转换），使用前面提到的SimpleTk或itk Python将该卷加载到Python中，这也将使您可以选择将加载的图像导出到numpy数组中。如果从该阵列开始执行分割任务，则分割numpy阵列中的体素排列将与图像numpy阵列中的体素排列相同。因此，当您将numpy数组导出到SimpleTk或itk python图像中时，可以复制图像几何图形以初始化分割几何图形（您需要使用

Get/SetDirection

、

Get/setspace

和

Get/SetOrigin

）

将其存储在文件中后，可以使用诸如加载原始DICOM图像系列和叠加分割结果等工具

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不幸的是，这需要很多步骤，我知道这会让人困惑。但希望它能帮助你开始

除了@user3216191的建议之外，您还可以看看itkwidgets：

它是一个Python包，允许您在Jupyter笔记本中批量渲染3d图像。它可以将ITK图像、numpy阵列或其他一些3d图像格式作为输入。它还将以VTK或ITK网格格式渲染3d网格

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我不知道它是否能同时渲染你的原始图像和分割。因此，您可以提取分割的等值面，并通过原始图像的体绘制显示该等值面。

除了@user3216191的建议外，您还可以查看itkwidgets：

它是一个Python包，允许您在Jupyter笔记本中批量渲染3d图像。它可以将ITK图像、numpy阵列或其他一些3d图像格式作为输入。它还将以VTK或ITK网格格式渲染3d网格

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我不知道它是否能同时渲染你的原始图像和分割。因此，您可以提取分割的等值面，并通过原始图像的体绘制来显示该等值面。

继@Dave Chen响应之后，由于Jupyter notebook的出现，3D Slicer可以用作Jupyter内核及其整个界面或单个组件（如2d切片、3D曲面或体绘制）可以填充并嵌入笔记本中。请参阅此处的详细信息和示例：@Dave Chen的后续响应，因为Jupyter notebook已经出现-3D切片器可以用作Jupyter内核，其整个界面或单个组件（如2d切片、3D曲面或体绘制）可以填充并嵌入到笔记本中。请参见此处的详细信息和示例：