python多张dicom图像融合

在Python中实现多张DICOM图像融合可以使用PyDICOM和NumPy库。以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
import pydicom
import os

# 读取DICOM图像并转换为灰度图像
def read_dicom(filename):
    ds = pydicom.dcmread(filename)
    img = ds.pixel_array.astype(float)
    img -= np.min(img)
    img /= np.max(img)
    return img

# 对图像进行配准
def register_images(images):
    # 这里使用简单的平移配准
    # 实际应用中可能需要更复杂的配准方法
    ref = images[0]
    registered = [ref]
    for i in range(1, len(images)):
        img = images[i]
        dx = int((ref.shape[1] - img.shape[1]) / 2)
        dy = int((ref.shape[0] - img.shape[0]) / 2)
        trans = np.float32([[1, 0, dx], [0, 1, dy]])
        img = cv2.warpAffine(img, trans, ref.shape[::-1])
        registered.append(img)
    return registered

# 将图像融合
def fuse_images(images):
    # 这里使用简单的平均值法
    # 实际应用中可能需要更复杂的融合方法
    fused = np.mean(images, axis=0)
    return fused

# 保存融合后的图像为DICOM格式
def save_dicom(img, filename):
    ds = pydicom.dcmread(filename)
    ds.PixelData = img.tobytes()
    ds.save_as(filename)

if __name__ == '__main__':
    # 读取多张DICOM图像
    filenames = ['image1.dcm', 'image2.dcm', 'image3.dcm']
    images = [read_dicom(filename) for filename in filenames]

    # 对图像进行配准
    registered = register_images(images)

    # 将图像融合
    fused = fuse_images(registered)

    # 保存融合后的图像为DICOM格式
    save_dicom(fused, 'fused.dcm')

注意，上述代码中的配准和融合方法都比较简单，实际应用中可能需要更复杂的算法来处理DICOM图像。同时，为了确保图像的质量和元数据不受影响，需要根据具体应用场景选择合适的配准方法和融合方法，并且遵循DICOM标准进行处理。