我必须编写一个可解析DICOM并显示轴位、冠状和矢状切片的c#程序。
看起来需要做很多工作，但是我必须这样做！
我想理解DICOM文件应该是个大的第一步。
我一直在阅读这篇教程http://dicomiseasy.blogspot.ru/ 但他使用的RZDCX库是我不允许购买的。
但是它仍然提供了一些关于DICOM属性的好的解释，并且我也阅读了标准的一些部分（尤其是第3部分）。
但是我仍然很难完全理解它们。有那些图像属性：像素表示、像素数据、平面配置......我想要能够显示图像，理解它们非常重要，我认为我应该学习更多关于像素实际工作的知识，以获得更好的理解。
但还有一件事情我真的搞不清：
如何或者在哪里获得这三个不同的切片？(轴位/冠状/矢状) 我在标准中寻找有关它们的属性，但是没有找到。所以也许我们可以通过某种计算来找到它们，但我不知道应该使用哪些变量和公式？
没错，这是一个相当大的任务！在这里可能找不到可以为您提供逐步教程的人。但是以下是一些提示：
ImagePositionPatient（0020,0032），ImageOrientationPatient（0020,0037）和PixelSpacing（0028,0030）。这些可以用于正确排序切片并计算插值交叉切片。希望对你有所帮助，祝好运！
这个问题已经有3年历史了，但也许我的答案对某些人会有所帮助。
@user6867490已经提到了Roni Zaharia美丽的文章。
我想补充的唯一一件事是： 你可以通过编写以下内容来简单地访问图像定向（患者）标签（0020,0037）：
f = dicom.read_file(dicom_file_name)
f.ImageOrientationPatient
如果您获得：
['1', '0', '0', '0', '0', '-1']，那么您正在处理冠状面视图
['0', '1', '0', '0', '0', '-1']，那么您正在处理矢状面视图
['1', '0', '0', '0', '1', '0']，那么您正在处理轴向面视图
在我的情况下，存在一个包含几个矢状面和大量轴向面（我实际上需要的）的数据集。因此，我只需遍历整个数据集并进行简单的逻辑比较，以过滤出所有矢状面。
这是一个用Python实现的查找IMA文件平面的方法。 参考： http://dicomiseasy.blogspot.com/2013/06/getting-oriented-using-image-plane.html
import pydicom # for gettind information out of the IMA files
import numpy as np
"""
This function takes IOP of an image and returns its plane (Sagittal, Coronal, Transverse)
"""
def file_plane(IOP):
IOP_round = [round(x) for x in IOP]
plane = np.cross(IOP_round[0:3], IOP_round[3:6])
plane = [abs(x) for x in plane]
if plane[0] == 1:
return "Sagittal"
elif plane[1] == 1:
return "Coronal"
elif plane[2] == 1:
return "Transverse"
a=pydicom.read_file("path\to\your\DICOM\file.IMA")
IOP = a.ImageOrientationPatient
plane = file_plane(IOP)