Python进行MR特征提取，间断报错

yemuan

(1) 我的问题是？
→Python进行MR特征提取50例患者，间断报错，有大约5例患者无法进行提取。

下图为报错内容

(3) 我做过哪些尝试解决该问题？
→通过观察5例报错文件，发现image图像大小均比较大，最小的为77855KB，最大为110152KB，其余45例image图像均小于60000KB。后尝试将一例image 96623KB，通过删除原始DICOM格式部分序列，添加原始label，导出新的image 27229KB和 label后，Python可进行正常特征提取，没有报错。

(4) 目前我对该问题的反思和猜测是？
→原始代码应该是没有问题，其余45例和调整大小后的1例均可正常提取。由于原始DICOM为头颅MR或头颈MR，导致最终直接导出的image图像较大。当然这些内容也只是我的猜测，具体原因还请各位老师指导，解决办法除了依靠删除原始DICOM部分序列缩小导出的image图像大小外，是否有其他方法。谢谢！

Pika

这种报错一般是原始数据的问题，你可以把所有报错的图像全部通过3D Slicer或simpleITK包重新导出一遍DICOM应该有助于解决这个问题，而无须通过删除部分图像来调整文件大小。

ref：https://discourse.itk.org/t/reading-segmentation-file-from-slicer-nrrd-with-multiple-segments-with-simpleitk-shows-exception

yemuan

强璐根据你的方法，我发现了问题所在，非常感谢。部分患者原始DICOM数据中包含MRI+增强MRI，在3D Slicer同时打开MR+增强MR时，单独导出MR image，该文件大小会非常大。如果在3D Slicer单独打开MR，导出image时文件大小会变小，此时特征提取不会出现报错。不清楚为何会这样。

872776672

强璐导出后的nrrd格式和dicom有区别吗？

Pika

872776672 很多研究nrrd和nifit是唯一受支持的格式，你可简单理解为其就是对DICOM的压缩打包，其中的有效信息大差不差。