医院MR图像的pixel array 数字过大解决方案

本人从医院影像科直接导出脑MR图像，发现有很多序列的图片像素矩阵过大，导致在进行转换（transform） *** 作时直接出现全黑或者全白的图像。

本来以为是DCM 转 Nii时出现问题，后来发现是原始DCM图像问题。

最大值和最小值都是3万多，和其他图片0~255完全不一样。 不过不知为何依然可以正常显示图片。

解决方法：Normalization

1）用线性进行变换。

import SimpleITK as sitk
from matplotlib import pyplot as plt
 
def showNii(img):
    for i in range(img.shape[0]):
        plt.imshow(img[i,:,:],cmap='gray')
        plt.show()

import numpy as np
pixel_array = sitk.GetArrayFromImage(itk_img)
max = np.max(pixel_array)
min = np.min(pixel_array)
pixel_array = 255 * (pixel_array - min)/(max - min)
print(pixel_array)
showNii(pixel_array)

2）用sitk的方法进行变换。

def Normalize(itk_img):
    resacleFilter = sitk.RescaleIntensityImageFilter()
    resacleFilter.SetOutputMaximum(255)
    resacleFilter.SetOutputMinimum(0)
    image = resacleFilter.Execute(itk_img)
    return image
image = Normalize(image2)
img = sitk.GetArrayFromImage(image)
print(img)
showNii(img)

 Fig. 1 原图

 Fig. 2 线性变换，会更亮一点，用的第一种方法。

 fig. 3 更接近原图。