如何使用pydicom正确替换DICOM图像中的像素数据？

问题1：属性赋值报错原因 #

AttributeError: can't set attribute 报错的核心原因是 pixel_array 是pydicom数据集对象的只读派生属性，它是从底层二进制字段 PixelData 动态解析生成的numpy数组，本身不支持直接赋值。你后续改为直接给PixelData字段写入二进制字节流的操作是正确的，解决了该报错。

问题2：替换后图像不匹配的原因及修复方案 #

仅修改Rows、Columns、PixelData三个字段不足以让DICOM正确解析像素值，还需要同步修改所有和像素编码、解析规则相关的元数据字段，遗漏的配置项如下：

• 位深配置：需要和你的data[layer]数组的dtype完全匹配
  • BitsAllocated：每个像素分配的存储比特位，比如数组为int16/uint16类型时该值设为16
  • BitsStored：像素实际有效数据的比特位，比如12位CT数据就设为12，一般不超过BitsAllocated
  • HighBit：像素有效数据的最高位下标，通常等于BitsStored - 1
  • PixelRepresentation：像素值的符号标识，0为无符号整数，1为有符号整数，要和数组dtype对应（uint类选0，int类选1）
• 光度解释配置：PhotometricInterpretation，标识灰度/彩色的解析规则，CT类灰度图一般为MONOCHROME2（数值越高越亮），如果配置为MONOCHROME1会出现明暗反转的问题
• 灰度映射配置：RescaleSlope和RescaleIntercept，DICOM显示时会用公式实际显示值 = 原始像素值 * RescaleSlope + RescaleIntercept做转换，如果你写入PixelData的就是需要直接显示的灰度值，将RescaleSlope设为1、RescaleIntercept设为0即可
• 字节序匹配：如果替换后图像出现乱码噪点，可检查data[layer]的字节序和DICOM默认字节序是否一致，不一致的话使用data[layer].byteswap().tobytes()写入即可

修正后的参考代码 #

import matplotlib.pyplot as plt
from pydicom import dcmread
from pydicom.data import get_testdata_file
import numpy as np

# 此处为示例构造的测试数组，替换为你自己的data[layer]即可
data = np.random.randint(low=-1000, high=2000, size=(1, 200, 200), dtype=np.int16)
layer = 0

fpath = get_testdata_file('CT_small.dcm')
ds = dcmread(fpath)

# 修改行列分辨率
ds.Rows = 200 
ds.Columns = 200 

# 同步更新像素元数据，匹配你的数组属性
ds.BitsAllocated = 16
ds.BitsStored = 12
ds.HighBit = 11
ds.PixelRepresentation = 1
ds.PhotometricInterpretation = "MONOCHROME2"
ds.RescaleSlope = 1
ds.RescaleIntercept = 0

# 写入像素二进制数据
ds.PixelData = data[layer].tobytes()

# 验证输出
plt.imshow(ds.pixel_array, cmap='gray')
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sebastian