请以详细的案例演示用Python将两个不同b值的DWI dicom图像合成ADC图

在Python中，我们可以使用一些医学图像处理库，如`SimpleITK`（Image Toolkit for ITK），来读取DICOM文件并合成ADC (Apparent Diffusion Coefficient) 图像。这里是一个简单的例子，我们将假设你已经有了两个包含ADC信息（通常存储在B-value系列中）的DICOM文件。

首先，你需要安装必要的库：

pip install SimpleITK Pydicom numpy matplotlib

然后，你可以编写以下Python脚本来完成这个任务：

import SimpleITK as sitk
import pydicom
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义函数来从DICOM中提取ADC数据
def extract_ADC(dicom_series, b_value):
    series = [pydicom.read_file(file_path) for file_path in dicom_series]
    ADC_data = [s['adc'][0][0] for s in series if 'adc' in s and int(s.ImagePositionPatient[2]) == b_value]
    return ADC_data

# 假设你有两组不同b值的DICOM路径列表
dicom_paths_b0 = ['path_to_b0_dcm_1', 'path_to_b0_dcm_2']  # 无扩散加权图像（b=0）
dicom_paths_b1000 = ['path_to_b1000_dcm_1', 'path_to_b1000_dcm_2']  # 高扩散加权图像（b=1000）

# 提取ADC数据
ADC_b0 = extract_ADC(dicom_paths_b0, 0)
ADC_b1000 = extract_ADC(dicom_paths_b1000, 1000)

# 将ADC数据整合到一个数组中
ADC_array = np.array([ADC_b0, ADC_b1000])

# 计算平均ADC值
mean_ADC = np.mean(ADC_array, axis=0)

# 将结果保存为新的ADC图像
sitk_ADC = sitk.GetImageFromArray(mean_ADC)
sitk_ADC.SetOrigin(series[0].ImagePositionPatient)
sitk_ADC.SetSpacing(series[0].PixelSpacing)
sitk_ADC.SetDirection(series[0].ImageOrientationPatient)

# 显示ADC图像
sitk.Show(sitk_ADC)