python将DICOM格式的3D医学图像读取为三维矩阵的代码是什么？

下面是使用Python读取DICOM格式的3D医学图像并将其转换为三维矩阵的代码：

import os
import pydicom
import numpy as np

# 定义DICOM图像路径
dicom_dir = '/path/to/dicom/files/'

# 获取DICOM图像列表
dicom_list = os.listdir(dicom_dir)

# 读取第一个DICOM图像，获取图像大小和像素间距信息
first_dicom = pydicom.read_file(os.path.join(dicom_dir, dicom_list[0]))
width, height = first_dicom.Rows, first_dicom.Columns
slice_thickness = first_dicom.SliceThickness
pixel_spacing = first_dicom.PixelSpacing

# 计算图像的z轴向像素间距
slice_spacing = slice_thickness + pixel_spacing[1]

# 计算图像的层数
num_slices = len(dicom_list)

# 创建一个三维矩阵，用于存储图像数据
image_3d = np.zeros((num_slices, width, height))

# 读取DICOM图像，并将图像数据存储到三维矩阵中
for i, dicom_file in enumerate(dicom_list):
    dicom_path = os.path.join(dicom_dir, dicom_file)
    dicom = pydicom.read_file(dicom_path)
    image_2d = dicom.pixel_array
    image_3d[i, :, :] = image_2d

# 将三维矩阵中的像素间距和层数信息保存为元组
spacing = (pixel_spacing[0], pixel_spacing[1], slice_spacing)
size = (width, height, num_slices)

# 打印三维矩阵的形状和像素间距信息
print('Image shape:', image_3d.shape)
print('Pixel spacing:', spacing)

以上代码中，首先定义DICOM图像的路径，然后读取第一个DICOM图像，获取图像大小和像素间距信息，计算图像的z轴向像素间距，以及图像的层数。接着，创建一个三维矩阵，用于存储图像数据，遍历DICOM图像列表，读取DICOM图像，并将图像数据存储到三维矩阵中。最后，将三维矩阵中的像素间距和层数信息保存为元组，并打印三维矩阵的形状和像素间距信息。