C#开发PACS医学影像处理系统(十五)：Dicom影像交叉定位线算法
1.定位线概念：某个方位的影像在另一个方向的影像上的投影相交线，例如横断面(从头到脚的方向)在矢状面(从左手到右手)上的影像投影面交线。
举个例子：右边的是MR(核磁共振)的某一帧切片，这是从头开始扫描，扫描到眼睛这个位置，
而左边图像是从左手到右手的扫描切片，那么右边图像的位置就恰好在左边图像的眼睛的位置，用红线标出的位置则为定位线，一般用于医生参考病灶在矢状面、冠状面和横断面的具体方位。
2.检查设备示意图
在笛卡尔空间直角坐标系中，Y 右肩膀到左肩膀，X 后背到前胸，Z 足到头
3.算法流程
4.代码实现：
创建图像结构
public FrameGeometry(DicomDataset image): this(image.GetString(DicomTag.FrameOfReferenceUID),image.GetValues(DicomTag.ImagePositionPatient),image.GetValues(DicomTag.ImageOrientationPatient),image.GetValues(DicomTag.PixelSpacing),image.GetSingleValue(DicomTag.Columns),image.GetSingleValue(DicomTag.Rows)){// TODO: FrameOfReferenceUID:图片UIDImagePositionPatient：病人方向ImageOrientationPatient：图片方向PixelSpacing：像素间距Columns：宽度Rows：高度} 判断是否符合定位条件：
/// /// 判断是否可以画定位线/// /// 源图像结构/// 目标图像结构/// 计算交线点：
/// ///回两个图像相交处公共像素线/// /// 源图像结构/// 目标图像结构/// 起点输出/// 重点输出/// ();// 初始化startPoint = Point2.Origin;endPoint = Point2.Origin;// 验证if (destinationFrame.DirectionNormal.IsZero)return false;nP = destinationFrame.DirectionNormal * destinationFrame.PointTopLeft;nA = destinationFrame.DirectionNormal * sourceFrame.PointTopLeft;nB = destinationFrame.DirectionNormal * sourceFrame.PointTopRight;nC = destinationFrame.DirectionNormal * sourceFrame.PointBottomRight;nD = destinationFrame.DirectionNormal * sourceFrame.PointBottomLeft;// ABif (Math.Abs(nB - nA) > Constants.Epsilon){t = (nP - nA) / (nB - nA);if (t > 0 && t <= 1)lstProj.Add(sourceFrame.PointTopLeft + t * (sourceFrame.PointTopRight - sourceFrame.PointTopLeft));}// BCif (Math.Abs(nC - nB) > Constants.Epsilon){t = (nP - nB) / (nC - nB);if (t > 0 && t <= 1)lstProj.Add(sourceFrame.PointTopRight + t * (sourceFrame.PointBottomRight - sourceFrame.PointTopRight));}// CDif (Math.Abs(nD - nC) > Constants.Epsilon){t = (nP - nC) / (nD - nC);if (t > 0 && t <= 1)lstProj.Add(sourceFrame.PointBottomRight + t * (sourceFrame.PointBottomLeft - sourceFrame.PointBottomRight));}// DAif (Math.Abs(nA - nD) > Constants.Epsilon){t = (nP - nD) / (nA - nD);if (t > 0 && t <= 1)lstProj.Add(sourceFrame.PointBottomLeft + t * (sourceFrame.PointTopLeft - sourceFrame.PointBottomLeft));}if (lstProj.Count != 2)return false;// 从空间坐标系返回平面坐标系startPoint = destinationFrame.TransformPatientPointToImage(lstProj[0]);endPoint = destinationFrame.TransformPatientPointToImage(lstProj[1]);return true;}
得到坐标之后就可以利用绘图操作类(参考本系列教程之图形标记)来自己绘制定位线。
看效果：
对于较复杂的身体部位，也可以同时绘制定位线范围，来确定当前序列的定位范围，思路是先计算第一帧和最后一帧，用黄色虚线标出，再计算当前帧。
看效果：
C#开发PACS、RIS、3D医学影像处理系统系列教程 目录整理：
菜鸟入门篇
C#开发PACS医学影像处理系统(一)：开发背景和功能预览
C#开发PACS医学影像处理系统(二)：界面布局之菜单栏
C#开发PACS医学影像处理系统(三)：界面布局之工具栏
C#开发PACS医学影像处理系统(四)：界面布局之状态栏
C#开发PACS医学影像处理系统(五)：查询病人信息列表
C#开发PACS医学影像处理系统(六)：加载Dicom影像
C#开发PACS医学影像处理系统(七)：读取影像Dicom信息
C#开发PACS医学影像处理系统(八)：单元格变换
C#开发PACS医学影像处理系统(九)：序列控件与拖拽
C#开发PACS医学影像处理系统(十)：Dicom影像下载策略与算法
C#开发PACS医学影像处理系统(十一)：Dicom影像挂片协议
C#开发PACS医学影像处理系统(十二)：绘图处理之图形标记
C#开发PACS医学影像处理系统(十三)：绘图处理之病灶测量
C#开发PACS医学影像处理系统(十四)：处理Dicom影像窗宽窗位
C#开发PACS医学影像处理系统(十五)：Dicom影像交叉定位线算法
C#开发PACS医学影像处理系统(十六)：2D处理之影像平移和缩放
C#开发PACS医学影像处理系统(十七)：2D处理之影像旋转和翻转
C#开发PACS医学影像处理系统(十八)：Dicom使用LUT色彩增强和反色
C#开发PACS医学影像处理系统(十九)：Dicom影像放大镜
医学影像三维篇
C#开发PACS医学影像三维重建(一):使用VTK重建3D影像
C#开发PACS医学影像三维重建(二):使用VTK进行体绘制
C#开发PACS医学影像三维重建(三):纹理映射与颜色传输
C#开发PACS医学影像三维重建(四):3D网格平滑效果
C#开发PACS医学影像三维重建(五):基于梯度透明的组织漫游
C#开发PACS医学影像三维重建(六):三维光源与阴影效果
C#开发PACS医学影像三维重建(七):空间测量与标注
C#开发PACS医学影像三维重建(八):VR体绘制
C#开发PACS医学影像三维重建(九):MPR三视图切面重建
C#开发PACS医学影像三维重建(十):MIP最小密度投影
C#开发PACS医学影像三维重建(十一):CPR曲面重建
C#开发PACS医学影像三维重建(十二):VE虚拟内镜技术
C#开发PACS医学影像三维重建(十三):基于人体CT值从皮肤渐变到骨骼的梯度透明思路
C#开发PACS医学影像三维重建(十四):基于能量模型算法将曲面牙床展开至二维平面
熟手进阶篇
C#处理医学影像(一):基于Hessian矩阵的血管肺纹理骨骼增强对比
C#处理医学影像(二):基于Hessian矩阵的医学影像增强与窗宽窗位
C#处理医学影像(三):基于漫水边界自动选取病灶范围的实现思路
C#处理医学影像(四):基于Stitcher算法拼接人体全景脊柱骨骼影像
胶片打印：
C#开发医学影像胶片打印系统(一)：万能花式布局的实现思路
C#开发医学影像胶片打印系统(二)：胶片打印机通讯
C#开发医学影像胶片打印系统(三)：Pacs二维功能在排版中的应用
登峰造极篇
C#开发基于Python人工智能的肺结节自动检测
C#开发基于Python人工智能的脊柱侧弯曲率算法
C#开发基于Python机器学习的医学影像骨骼仿真动画
C#开发基于Python机器学习的术后恢复模拟
C#开发基于U3D的VR眼镜设备虚拟人体三维重建
C#开发基于全息投影的裸眼3D医学影像显示技术
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