dcmtract: トラクトグラフィ結果を扱うためのライブラリ
このモジュールには、DICOM Tractography Results オブジェクトを扱うためのクラスが含まれています。オブジェクトに含まれるファイバートラックや関連するメタ情報を、生成・読み込み・参照できます。
規格で定義されているとおり、Measurements と Statistics を、トラック単位とトラックセット単位の両方で完全にサポートします。
可能な範囲でいくつかのチェックを行い、有効な Tractography オブジェクトだけが書き出されるようにしています。ただしこのモジュールは、既存の Tractography Result オブジェクトを_変更_するためのものではなく、ゼロから生成することだけを目的としています。そのため、ファイルを読み込んでから変更すると、保存時に整合性のとれない DICOM オブジェクトになる_ことがあります_。
このモジュールは、Patient モジュール・General Study モジュール・General Series モジュールにある共通の IOD 属性を管理するために、dcmiod モジュールを多用します。
このモジュールの中心となるクラスは次のとおりです。
例
次の（完全な）例は、DICOM Tractography Results オブジェクトを読み込み、含まれるデータの概要をダンプする方法を示します。
#include "dcmtk/config/osconfig.h" /* make sure OS specific configuration is included first */
#include "dcmtk/dcmtract/trctractographyresults.h"
#include "dcmtk/dcmtract/trctrack.h"
// Main routine of test app
int main(int argc, char *argv[])
{
if (argc < 2)
{
CERR << "Usage: read <inputfile>" << OFendl;
return 1;
}
OFCondition result;
TrcTractographyResults *trc = NULL;
result = TrcTractographyResults::loadFile(argv[1], trc);
if (result.bad())
{
CERR << "Unable to load Tractography Results file: " << result.text();
return 1;
}
OFString val;
trc->getPatient().getPatientName(val);
COUT << "Patient Name: " << val << OFendl;
trc->getStudy().getStudyInstanceUID(val);
COUT << "Study : " << val << OFendl;
trc->getSeries().getSeriesInstanceUID(val);
COUT << "Series : " << val << OFendl;
trc->getSOPCommon().getSOPInstanceUID(val);
COUT << "Instance : " << val << OFendl;
COUT << "-------------------------------------------------------------------------" << OFendl;
size_t numTrackSets = trc->getNumberOfTrackSets();
COUT << "Track Sets (total: " << numTrackSets << ")" << OFendl;
OFVector<TrcTrackSet*>& sets = trc->getTrackSets();
for (size_t ts = 0; ts < numTrackSets; ts++)
{
size_t numTracks = sets[ts]->getNumberOfTracks();
COUT << " Track Set #" << ts << ": " << numTracks << " Tracks, "
<< sets[ts]->getNumberOfTrackSetStatistics() << " Track Set Statistics, "
<< sets[ts]->getNumberOfTrackStatistics() << " Track Statistics, "
<< sets[ts]->getNumberOfMeasurements() << " Measurements " << OFendl;
for (size_t t = 0; t < numTracks; t++)
{
TrcTrack* track = sets[ts]->getTracks()[t];
const Float32* vals = NULL;
size_t numPoints = track->getTrackData(vals);
COUT << " Track #" << t << "'s first 3/" << numTracks << " points: ";
for (size_t v = 0; (v < 3) && (v < numPoints); v++)
{
COUT << "(" << vals[v] << "," << vals[v+1] << "," << vals[v+2] << ") " ;
}
COUT << OFendl;
}
}
delete trc;
return 0;
}
次の（完全な）例は、最小限の Tractography Results オブジェクト（1 つの Track だけを持ち、Statistics も Measurements も持たない単一の TrackSet）を生成する方法を示します。ID・UID・Track の値はすべて、当然ながら意味のない単なるサンプルです。
#include "dcmtk/config/osconfig.h" /* make sure OS specific configuration is included first */
#include "dcmtk/dcmtract/trctractographyresults.h"
// Main routine of test app
int main(int argc, char *argv[])
{
// Create tractography results object
OFCondition result;
// Instance Number, Label, Description, Creator's Name
ContentIdentificationMacro id("1", "MINI_TRACT", "Minimal Tractography object for demonstration", "Open Connections GmbH");
// Manufacturer, model name, serial number, software version(s)
IODEnhGeneralEquipmentModule::EquipmentInfo equipment("Open Connections Gmbh", "dcmtract library", "0815", OFFIS_DCMTK_VERSION_STRING);
IODReferences refs;
// We need at least one image reference this Tractography Results object is based on.
// We provide: Patient ID, Study Instance UID, Series Instance UID, SOP Instance UID, SOP Class UID
IODImageReference* ref = new IODImageReference("PAT_ID_4711", "1.2.3", "4.5.6", "7.8.9", UID_MRImageStorage);
refs.add(ref);
OFString contentDate = "20160601";
OFString contentTime = "120000";
TrcTractographyResults *trc = NULL;
TrcTractographyResults::create(id, contentDate, contentTime, equipment, refs, trc);
// Create track set
CodeWithModifiers anatomy;
anatomy.set("T-A0095", "SRT", "White matter of brain and spinal cord");
// Every CodeSequenceMacro has: Code Value, Coding Scheme Designator, Code Meaning
CodeSequenceMacro diffusionModel("113231", "DCM", "Single Tensor");
CodeSequenceMacro algorithmId("113211", "DCM", "Deterministic");
TrcTrackSet *set = NULL;
trc->addTrackSet("First and last Track Set", "Mini description", anatomy, diffusionModel, algorithmId, set);
// Create track
Uint16 cieLabColor[3]; // color the whole track with this color; we use some blue
cieLabColor[0] = 30000; // L
cieLabColor[1] = 0 ; // a
cieLabColor[2] = 0 ; // b
Float32 pointData[30]; // actual data, 10 data points with x,y,z coordinates
for (size_t f = 0; f < 10; f++)
{
// x coordinate, varies
pointData[f*3] = f;
// static y coordinate
pointData[f*3+1] = 1;
// static z coordinate
pointData[f*3+2] = 2;
}
TrcTrack* track = NULL;
set->addTrack(pointData, 10, cieLabColor, 1 /* numColors */, track);
// Frame of Reference is required; could be the same as from related MR series
trc->getFrameOfReference().setFrameOfReferenceUID("10.11.12");
// Set some optional data
trc->getPatient().setPatientID("4711");
trc->getPatient().setPatientName("Doe^John");
trc->getSeries().setSeriesDescription("This is just a test series with a single Tractography Results object inside");
// Save file
trc->saveFile("/tmp/create_demo.dcm");
delete trc;
return 0;
}