我们应该使用哪个 DICOM 标签来区分系列?

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我们研究 DICOM 数据集已经有一段时间了,现在遇到以下问题。我们一直在处理前列腺 MRI 病例,我们很难区分一项研究的不同 DWI 系列。

缺少以下 DICOM 标签:

  • 序列名称(0018,0024),
  • 序列类型(0018,0020),
  • 图像类型(0008,0008),
  • 扩散梯度方向(0018,9075)

除了上面提到的系列之外,有谁知道通过哪个 DICOM 标签我们可以区分该系列?为了更容易理解,我还附上了下面的 DICOM 标签。

数据集的结构

我们搜索了一些其他 DICOM 标签,并试图找到区分该系列的方法。

tags artificial-intelligence dicom medical-imaging
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上面提到的系列实例UID标签(0020,000D)是一般可以用来(通常使用)将单个study中的图像(即具有相同的study UID标签)区分为单独的图像的标签系列.

但是,特别是对于 MR,这有时可能还不够。

在许多 MR 研究中,单个系列中的图像(即具有相同系列 UID)将包含具有不同扫描参数的图像。 尤其是对于 MR,这通常包括具有不同回波时间的图像 (0018,0081) - 在临床术语中,单个系列将包含 T1 和 T2 图像。

从临床使用(机器或用户)的角度来看,在这种情况下,还需要将具有相同系列UID的图像分割成具有相同回波时间的子集。或其他可能相关的采集参数。

大多数 PACS 系统在显示 MR 研究时都会执行这种类型的“系列拆分”,并具有一个标签列表,用于将系列(通过具有相同系列 UID 定义)从临床角度拆分为实际上不同的系列。查看。

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