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此页面应作为可以维护有关DICOM和DWI / DTI数据的信息的位置。随着时间的推移，这些信息可以作为自动化解决方案的一部分，用于从DICOM系列中学习所有必要的DWI相关信息。这里有 DICOM的工具集合。
由于DICOM对DWI信息的支持是特定于供应商的和/或不符合此处的信息，因此Nrrd格式提供了一种在知道 DWI特定信息后记录的方法。
内容
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DWI的DICOM
在DICOM中使用的推荐标签如下：
0018 9075 CS 1扩散方向性 0018 9076 SQ 1扩散梯度方向序列 0018 9087 FD 1扩散b值 0018 9089 FD 3扩散梯度方向 0018 9117 SQ 1 MR扩散序列 0018 9147 CS 1扩散各向异性类型
这些在补编49中定义。特别参见第94和95页的C.8.12.5.9“MR扩散宏”一节。
标签也在http://medical.nema.org/dicom/2004/04_06PU.PDF（参见第28-29页）以及某些工作组会议记录中引用（参见第155-156页）。
与NRRD格式相关的两个兴趣点：
- “扩散梯度方向”的定义意味着测量框架正是身份变换。
- 当已知时，似乎没有记录完整B矩阵的方法。这不是任何NAMIC数据集的问题，但可能出现在小孔成像中。
私营供应商：GE
对于GE扫描仪，Signa Excite 12.0及更高版本，以下标签保留用于扩散加权图像：
- （0019,10e0）：＃DTI扩散方向（10.0及以上版本）
- （0019,10df）：＃DTI扩散方向（9.0及以下版本）
- （0019,10d9）：连接的SAT {＃DTI Diffusion Dir。，9.0及以下版本}
- （0021,105A）：扩散方向
- （0043,1039）：Slop_int_6 … slop_int_9 :(在GEMS_PARM_01块中）
- 6：b_value
- 7：私人影像选项2
- 8：ihtagging
- 9：ihtagspc
该信息可在http://www.gehealthcare.com/usen/interoperability/dicom/docs/5162373r1.pdf中找到。
不幸的是，达特茅斯DWI数据（来自GE Signa扫描仪）不符合这一点（它们也不使用标称标准的0x0018标签），运行时可以看出：
dcdump S4.100 | ＆grep \（0x0019,0x10
包括：
（0x0019,0x10d9）DS级联SAT VR = <DS> VL = <0x0008> <0.000000> （0x0019,0x10df）DS用户数据VR = <DS> VL = <0x0008> <0.000000> （0x0019,0x10e0）DS用户数据VR = <DS> VL = <0x0008> <0.000000>
所以应该存储＃梯度方向的所有标签都存储值0！此外，还有：
（0x0021,0x105a）SL整数斜率VR = <SL> VL = <0x0004> [0x00000000]
所以扩散方向的假设表示也是空的。达特茅斯数据具有以下描述扫描仪和软件版本的标签：
（0008,1090）LO [GENESIS_SIGNA] （0018,1020）LO [09]
在GE DWI图像（软件版本12.0）
（0008,1090）LO [SIGNA EXCITE] （0018,1020）LO [12 \ LX \ MR软件版本：12.0_M4_0520.a]
扩散方向存储在以下标记下：
（0019,10bb）DS [0.430617] （0019,10bc）DS [-0.804161] （0019,10bd）DS [-0.420008]
这些方向是在图像（而不是扫描仪孔）的参考框架。解释取决于相位编码方向（0018,1312）。如果0018,1312是“COL”而不是0019,10bb是指图像列（i），则0019,10bc指的是图像行（j），而0019,10bd指的是切片（k）。如果0018,1312是“ROW”而不是0019,10bb指的是图像行（j），则0019,10bc指的是图像列（i），而0019,10bd指的是切片（k）。有两个注意事项：首先，假设您的切片以空间递增的顺序堆叠（从头到脚进行轴向采集），无论它们保存到磁盘的顺序如何（根据用户计划扫描的方式而有所不同）。其次，您需要调整这些方向的极性以匹配用于拟合的软件的期望。
私人供应商：西门子
西门子DICOM一致性声明可在以下网址获得
http://www.medical.siemens.com/siemens/en_INT/rg_marcom_FBAs/files/brochures/DICOM/mr/dcs_trio.pdf
未指定扩散相关标签。
David Tuch表示（2005年12月21日电子邮件）：
未提供扩散梯度信息和坐标系 在DICOM hdr中用于MGH扩散序列。
标签0029,1010 可以包括所有必要的信息
如果您已安装spm（和Matlab），则以下spm-File将提取渐变信息：
P = spm_get（Inf，’*’，‘Selct some files’） HDR = spm_dicom_headers（P） HDR {1} .CSAImageHeaderInfo（22）.item（1）.VAL HDR {1} .CSAImageHeaderInfo（22）.item（2）.VAL HDR {1} .CSAImageHeaderInfo（22）.item（3）.VAL
查找“spm_dicom_headers.m”（谷歌或硬盘），此spm文件向您展示如何解码标签数据。
如果你有spm_dicom_headers.m，很容易编写一个C或C ++程序来做同样的事情。
致谢：Jan Klein <klein AT mevis DOT de>
更新
就最新的MR扫描仪软件（2006）版本而言，提供了访问以下Diffusion属性的解决方案：
0019; 000A; SIEMENS MR HEADER; NumberOfImagesInMosaic; 1; US; 1 0019; 000B; SIEMENS MR HEADER; SliceMeasurementDuration; 1; DS; 1 0019; 000C; SIEMENS MR HEADER; B_value; 1; IS; 1 0019; 000D; SIEMENS MR HEADER; DiffusionDirectionality; 1; CS; 1 0019; 000E; SIEMENS MR HEADER; DiffusionGradientDirection; 1; FD; 3 0019; 000F; SIEMENS MR HEADER; GradientMode; 1; SH; 1 0019; 0027; SIEMENS MR HEADER; B_matrix; 1; FD; 6 0019; 0028; SIEMENS MR HEADER; BandwidthPerPixelPhaseEncode; 1; FD; 1
这并不能解决旧数据集的问题，遗憾的是，没有简单的方法来访问那里的扩散信息，因为它实际上只存储在西门子阴影部分。
2010年9月更新
通过电子邮件，Matthew Brett报告了以下信息和链接，这些信息和链接在他的许可下发布。
…如果你这样做： P = spm_get（Inf，’*’，‘Selct some files’） HDR = spm_dicom_headers（P） HDR {1} .CSAImageHeaderInfo（22）.item（1）.VAL HDR {1} .CSAImageHeaderInfo（22）.item（2）.VAL HDR {1} .CSAImageHeaderInfo（22）.item（3）.VAL 来自http://www.na-mic.org/Wiki/index.php/NAMIC_Wiki:DTI:DICOM_for_DWI_and_DTI#Private_vendor:_Siemens - 然后由于某些原因，得到的类似q的向量可能相当远 我现在记不住了，但我相信盖伊调查过。 在SPM中，hdr {1} .CSAImageHeaderInfo是西门子的SPM读数 私人标题。我们读到这个： http://github.com/matthew-brett/nibabel/blob/master/nibabel/nicom/csareader.py 在’读’功能。 SPM调用hdr {1} .CSAImageHeaderInfo（22）具有标签 ‘DiffusionGradientDirection’，看起来像q-vector。 然而，它可能相当遥远，特别是通常相当遥远 远离单位矢量。 Guy通过使用正确指定的’B_matrix’从中恢复 相同私有标题的字段。我认为这是： HDR {1} .CSAImageHeaderInfo（78） 在SPM中，并且被安排为（基于0的矩阵索引到B矩阵中） （0,0），（0,1），（0,2），（1,1），（1,2），（2,2） 其中B矩阵是对称的。请参阅“get_b_matrix” http://github.com/matthew-brett/nibabel/blob/master/nibabel/nicom/csareader.py 我们（这显然是可选的）旋转到体素方向（相反 比DICOM方向）。 我们（这也是可选的）（信贷Ian Nimmo-Smith）解决了 使用Niethammer和C-Fs的最近正半正定矩阵 张量算法 - 参见’nearest_pos_semi_def’： http://github.com/matthew-brett/nibabel/blob/master/nibabel/nicom/dwiparams.py 最后，我们从得到的B中提取q的最佳估计 矩阵，使用特征值分解 - 参见dwiparams中的’B2q’ - 这是Guy算法的主要部分，以及Ian NS代码。 但我想你在问 - 我可以把它放在NAMIC页面上吗？ 我希望Guy或Ian或Eleftherios会跳进去告诉我 我错了或进一步解释…
此错误可能相关也可能不相关（现已修复）：http：//www.na-mic.org/Bug/view.php？id = 978
参考
尤其是：
私人供应商：飞利浦
飞利浦使用以下标签进行扩散加权图像
- （2001,1003）：B_value;
- （2001,1004）：扩散方向。
完整的DICOM一致性声明
- 的Intera
- 的Achieva
- 全景
- GYROSCAN
- Infinion / Eclipse
可在此处http://www.medical.philips.com/main/company/connectivity/mri/
私人供应商：东芝
Toshiba Titan 3T（控制台软件V2.30 * R005）使用标准DICOM属性作为b值：
- （0018,9087）：扩散b值（对于具有非零b值的实例）。
注意：对于b值为零的实例，缺少此属性。
可以在私有标记中找到渐变，如下所示：
- （0029,1001）：私人序列
- >（0029,1090）：私有字节数据
当字节数据反转并且交换nybble-pair时，这将成为DICOM序列对象（具有6个项目）。第5项包含许多标准DICOM属性，包括：
- >>（0018,9087）：扩散b值（与上述相符）
- >>（0018,9089）：扩散梯度方向。这是扩散方向，对于零实例的b值将是[0,0,0]。
字节数据调整的示例代码：
private static byte [] adjustToshibaBytes（byte [] input）{ int len = input.length; byte [] output = new byte [len]; for（int i = 0; i <len; i ++） { output [i] =（byte）（（input [len - i - 1]＆0x0F）+（input [len - i - 1]＆0xF0））; } 返回输出; }
DICOM用于估计扩散张量
DICOM目前没有规范来支持Tensor。只补充：
Supp 63 Parts 3,4,5,6,16,17 Multi-dimensional Interchange Object
然后讨论（D. Clunie引用）：
实际上，即使有人试图在DICOM中标准化编码 对于整个扩散张量，毫无疑问是相当可观的 关于是否将其作为“图像”的6（或9）个平面进行辩论，因为 在每个空间位置（“像素”）或者如此存在这样的矩阵 拟议的Sup 63对象的一个特例; 前者会保留 面向图像的工具和软件更快乐，后者需要 实施新机制并通过更一般的方式进行导航 结构体。
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