@cornerstonejs/nifti-image-volume-loader

在迁移到新的体积像素数据模型之后，我们还更新了 Nifti 图像体积加载器以与该模型保持一致。

此更改使加载器更加符合 Cornerstone3D API 及其余库。我们现在拥有一个专用的 Nifti 图像加载器（而不是体积加载器）用于加载 Nifti 文件，从而在库中的所有图像加载器之间创建了更一致的 API。

一个显著的改进是能够为 Nifti 文件使用堆栈视口。您不再需要体积视口来渲染 Nifti 文件（尽管您仍然可以使用体积视口）。

为什么？

现在的过程包括调用 Nifti URL 并解析文件的前几个字节（通过流解码）以获取元数据。然后，我们基于这些元数据创建 imageIds 并使用它们来创建体积。

这种方法从我们之前的体积优先方法转变为 imageId 优先方法，与 Cornerstone3D API 的其余部分保持一致。

之前 📦

const niftiURL =
  'https://ohif-assets.s3.us-east-2.amazonaws.com/nifti/MRHead.nii.gz';
const volumeId = 'nifti:' + niftiURL;

const volume = await volumeLoader.createAndCacheVolume(volumeId);

setVolumesForViewports(
  renderingEngine,
  [{ volumeId }],
  viewportInputArray.map((v) => v.viewportId)
);

之后 🚀🚀

import {
  cornerstoneNiftiImageLoader,
  createNiftiImageIdsAndCacheMetadata,
} from '@cornerstonejs/nifti-volume-loader';

const niftiURL =
  'https://ohif-assets.s3.us-east-2.amazonaws.com/nifti/CTACardio.nii.gz';

// 注册 Nifti 文件的图像加载器
imageLoader.registerImageLoader('nifti', cornerstoneNiftiImageLoader);

// 类似于其他 Cornerstone3D 图像加载器
const imageIds = await createNiftiImageIdsAndCacheMetadata({ url: niftiURL });

// 对于堆栈视口
viewport.setStack(imageIds);

// 对于体积视口
const volume = await volumeLoader.createAndCacheVolume(volumeId, {
  imageIds,
});

await volume.load();
setVolumesForViewports(
  renderingEngine,
  [{ volumeId }],
  viewportInputArray.map((v) => v.viewportId)
);

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