dcm2niix 开源项目使用教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dc/dcm2niix 1. 项目介绍
dcm2niix 是一个用于将神经影像数据从 DICOM 格式转换为 NIfTI 格式的开源工具。DICOM 是现代医学影像设备生成的标准图像格式，但由于其复杂性，不同厂商对其有不同的解释。NIfTI 格式则因其简单和明确的特性而受到科学家的欢迎，但它也有一些限制（例如，要求切片等距）。dcm2niix 不仅能够进行格式转换，还能生成 BIDS JSON 格式的附属文件，该文件包含了脑科学家所需的相关信息，并以厂商无关和人类可读的形式呈现。
2. 项目快速启动
2.1 安装 dcm2niix
2.1.1 通过 GitHub Releases 安装
对于 MacOS 和 Windows 用户，可以直接从 GitHub Releases 下载最新的编译版本：
# 下载并解压 MacOS 版本
curl -fLO https://github.com/rordenlab/dcm2niix/releases/latest/download/macos_dcm2niix.pkg
# 下载并解压 Windows 版本
curl -fLO https://github.com/rordenlab/dcm2niix/releases/latest/download/dcm2niix_win.zip
2.1.2 通过 Homebrew 安装（MacOS）
如果你使用 MacOS 并且安装了 Homebrew，可以通过以下命令安装 dcm2niix：
brew install dcm2niix
2.1.3 通过 Conda 安装
如果你使用 Conda，可以通过以下命令在 Linux、MacOS 或 Windows 上安装 dcm2niix：
conda install -c conda-forge dcm2niix
2.2 使用 dcm2niix
安装完成后，你可以使用以下命令将 DICOM 文件夹转换为 NIfTI 格式：
dcm2niix /path/to/dicom/folder
你还可以使用一些额外的选项，例如：
dcm2niix -z y -f %p_%t_%s -o /path/output /path/to/dicom/folder
这个命令将数据保存为 gzip 压缩格式，文件名基于协议名称（%p）、采集时间（%t）和 DICOM 系列编号（%s），并将所有文件保存到“output”文件夹中。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 医学影像数据处理
dcm2niix 广泛应用于医学影像数据的预处理阶段，特别是在神经影像学研究中。通过将 DICOM 数据转换为 NIfTI 格式，研究人员可以更方便地进行后续的图像分析和处理。
3.2 自动化数据转换
在大型研究项目中，通常需要处理大量的 DICOM 数据。dcm2niix 可以通过脚本自动化这一过程，从而提高数据处理的效率。例如，可以使用 Python 脚本批量调用 dcm2niix 进行数据转换。
4. 典型生态项目
4.1 MRIcroGL
MRIcroGL 是一个用于查看和处理神经影像数据的工具，它内置了 dcm2niix，用户可以直接从 MRIcroGL 的图形界面中调用 dcm2niix 进行数据转换。
4.2 FSL
FSL（FMRIB Software Library）是一个广泛使用的神经影像分析工具包，dcm2niix 转换后的 NIfTI 数据可以直接用于 FSL 中的各种分析工具。
4.3 AFNI
AFNI（Analysis of Functional NeuroImages）是另一个流行的神经影像分析工具，dcm2niix 生成的 NIfTI 文件可以无缝集成到 AFNI 的工作流程中。
通过这些生态项目，dcm2niix 在神经影像学研究中发挥了重要作用，帮助研究人员更高效地进行数据处理和分析。