切片编号 DICOM 标记

介绍

在 DICOM 标准中，切片编号标记是用于标识医学影像数据集中每个图像的唯一标识符。对于三维医学影像数据集，这些标记用于识别在图像体积中的位置，因此它们在医学成像中是非常重要的。

在 DICOM 中，切片编号标记包含在某些数据组(如图像位置和方向)中，可用于计算切片之间的间隔，并确定切片在 3D 几何空间中的位置。

DICOM 切片编号示例

DICOM 中的切片编号被命名为 Slice Location 标记，并且可以在数据集的元数据中找到。例如，下面是一个 DICOM 数据集的一部分，其 Slice Location 标记设置为 -31.5000：

(0020,0013) DS [0.0]                                      #   2, 1 ImageNumber
(0020,0032) DS [-125.000000\0.000000\-31.500000]          #  24, 3 ImagePositionPatient
(0020,1041) DS [25.000000]                                 #   8, 1 SliceLocation

在这里，我们可以看到 Slice Location 标记的值为 25.0，这是医学成像中每个切片的标识符。

Python 使用 DICOM 切片编号

Python 拥有许多强大的库，可以使 DICOM 影像数据解析和分析变得十分简单。使用 Pydicom 库，可以轻松地获取 DICOM 数据集中的 Slice Location 标记。

例如，以下代码段演示了如何使用 Pydicom 库获取 DICOM 影像数据集中每个切片的 Slice Location 标记：

import pydicom

# 定义 DICOM 格式数据集路劲
path_to_dicom_file = "/path/to/dicom/file.dcm"

# 加载 DICOM 数据集
ds = pydicom.dcmread(path_to_dicom_file)

# 获取每个切片的 Slice Location 标记
for i in range(ds.NumberOfFrames):
    slice_location = ds.PerFrameFunctionalGroupsSequence[i].PlanePositionSequence[0].ImagePositionPatient[2]
    print(f"Slice {i+1} has a Slice Location of {slice_location}")

在此代码片段中，我们只需指定 DICOM 数据集的路径即可使用 Pydicom 库加载该数据集。然后，通过在数据集中循环检查每个切片的 Slice Location 标记来获取每个切片的位置。最后，我们使用输出语句打印出每个切片的 Slice Location 值。

结论

在 DICOM 中，切片编号标记是医学影像数据集中每个图像的唯一标识符。它们是医学成像中重要的元数据，用于计算切片之间的间隔，并确定切片在 3D 几何空间中的位置。Python 中的 Pydicom 库很容易地允许程序员使用 DICOM 数据集中的 Slice Location 标记进行编程分析和处理。