如何将仿射变换应用于 3D numpy 数组?

Question

我使用以下代码获得了 [180,512,512] 形状的 DICOM 图像。 图像由 180 个切片组成，大小为 512x512。

dcm_list = glob.glob(os.path.join(PathDicom, "*.dcm"))
slices = [pydicom.read_file(dcm) for dcm in dcm_list]
slices.sort(key = lambda x: float(x.InstanceNumber))
if ('RescaleIntercept' in slices[0] and 'RescaleSlope' in slices[0]):
print("TRUE")
slope = slices[0].RescaleSlope
intercept = slices[0].RescaleIntercept
image = np.stack([s.pixel_array*slope+intercept for s in slices], axis=0)
else:
image = np.stack([s.pixel_array for s in slices], axis=0)

但是，我想将这些图像倾斜成如下所示的 4x4 仿射矩阵，但我不知道该怎么做。

4x4 affine matrix : 
[[ 2.1219860e-01  9.1372589e-03 -1.4462248e-02 -1.1527188e+02]
[-9.1041764e-03  2.1220960e-01  1.0911685e-02 -9.0879768e+01]
[ 3.1687310e-03 -2.1837775e-03  9.9983585e-01 -7.8977943e+01]
[ 0.0000000e+00  0.0000000e+00  0.0000000e+00  1.0000000e+00]]

Answer 1

对于dicom中的3D功能，特别是如果你想做旋转等，也许可以看看simpleITK而不是pydicom。

它原生(并且非常快速(处理3D dicom图像的完整3D方面，并且可以非常简单轻松地完成您在这里寻找的事情。

Pydicom在很多方面都很棒，但是如果您正在寻找3D操作，那么最好迁移到SITK。