【Python VTK】读取二维序列医学图像分割结果并进行三维重建

import vtk
from glob import glob
 
# 读取分割结果图像并创建vtk图像数据对象
def read_segmentation_images(file_pattern):
    image_files = glob(file_pattern)
    image_files.sort()
    reader = vtk.vtkImageReader2()
    for file_name in image_files:
        reader.SetFileName(file_name)
        reader.Update()
        yield reader.GetOutput()
 
# 使用PolyData的体重建方法
def reconstruct_3d(segmentation_images):
    # 创建一个vtkImageReslice实例来重建体数据
    reslice = vtk.vtkImageReslice()
    for i, image in enumerate(segmentation_images):
        reslice.SetInputData(image)
        reslice.SetResliceAxes(axes_matrix[i])  # 设置重划轴
        reslice.SetResliceAxesOrigin(origin[i])  # 设置原点
        reslice.Update()
        # 这里可以添加过滤器处理重划数据
        # ...
        # 将重划后的数据提取出来进行三维重建
        surface = vtk.vtkMarchingCubes()
        surface.SetInputData(reslice.GetOutput())
        surface.SetValue(0, 0.5)  # 设置等值面值
        surface.Update()
        yield surface.GetOutput()
 
# 假设的轴矩阵和原点列表，实际应由各个切片的信息计算得出
axes_matrix = [...]  # 每个元素是一个vtkMatrix4x4实例
origin = [...]  # 每个元素是一个包含3个浮点数的原点坐标列表
 
# 获取所有分割图像
segmentation_images = list(read_segmentation_images('segmentation_image*.tif'))
 
# 重建三维体
reconstructed_surfaces = list(reconstruct_3d(segmentation_images))
 
# 可视化结果
renderer = vtk.vtkRenderer()
renderWindow = vtk.vtkRenderWindow()
renderWindow.AddRenderer(renderer)
interactor = vtk.vtkRenderWindowInteractor()
interactor.SetRenderWindow(renderWindow)
for surface in reconstructed_surfaces:
    mapper = vtk.vtkPolyDataMapper()
    mapper.SetInputData(surface)
    actor = vtk.vtkActor()
    actor.SetMapper(mapper)
    renderer.AddActor(actor)
    renderer.ResetCamera()
    renderWindow.Render()
interactor.Start()

这个代码实例展示了如何使用VTK库读取一系列的分割图像，并使用重建方法将这些图像重建为三维体。代码中包含了一个假设的轴矩阵和原点列表，实际应用中需要根据每个切片图像的信息来计算这些参数。代码的可视化部分使得重建结果可以被查看。