能否提供一个具体的Python代码示例，展示如何处理来自两个具有不同b值的前列腺DWI (扩散加权成像) DICOM图像，进而生成ADC（扩散系数）图像？

处理前列腺扩散加权成像(DWI)中的ADC图像通常涉及以下几个步骤：首先读取DICOM数据，然后计算ADC值。由于Python有多种库可以处理DICOM，这里我们将使用`pydicom`和`numpy`来演示基本流程。假设你已经安装了`pydicom`和`numpy`库。

import pydicom
import numpy as np

# 定义函数来处理单个DICOM文件
def process_dcm_file(file_path):
    dcm = pydicom.read_file(file_path)
    b_value = float(dcm.BValue)  # 提取b值
    dwi_data = dcm.pixel_array.astype(np.float32) / dcm.RescaleSlope  # 将像素值归一化

    # 对数据进行去卷积，这通常需要额外的库（如dipy），此处简化处理
    # 在真实场景中，可能需要更复杂的去卷积算法，如Stejskal-Tanner公式
    ADC_data = dwi_data / b_value

    return ADC_data

# 现在处理两个不同b值的文件
file1 = 'path_to_your_b1_DICOM'
file2 = 'path_to_your_b2_DICOM'

ADC_data_1 = process_dcm_file(file1)
ADC_data_2 = process_dcm_file(file2)

# 合并ADC数据，如果它们是同一病人在同一位置的扫描
# 在实际应用中，你需要确认两幅图像的空间坐标一致
merged_ADC_data = np.concatenate((ADC_data_1, ADC_data_2), axis=2)

# 最后保存合并后的ADC图像
merged_ADC_image = merged_ADC_data * dcm.RescaleIntercept + dcm.RescaleSlope  # 根据原始图像范围缩放回去
pydicom.write_file('output_ADC_image.dcm', merged_ADC_image)