SIEMENSFile

SIEMENSFile es un paquete para previsualizar, leer y procesar archivos .dat de Siemens y realizar reconstrucciones de imágenes de resonancia magnética (MRI). Extrae rawdata y metadata y reconstruye imágenes mediante IFFT centrada. La reconstrucción cartesiana soporta adquisiciones 2D multi-slice, 2D multi-stack (p. ej. localizer sag+cor+tra) y 3D (p. ej. MPRAGE), con manejo de Partial Fourier. La reconstrucción no cartesiana (radial/espiral con NUFFT) está planificada.

Instalación

Opción recomendada con conda:

conda create -n siemensfile python=3.12 -y --override-channels -c conda-forge
conda activate siemensfile
pip install -r requirements.txt
pip install .

O desde PyPI (versión básica):

pip install siemensfile

Uso

from siemensfile import siemensfile

[metadata, kspace] = siemensfile(r'tests/datatest/siemens_file_test_cartesian_sample.dat', reconstruccion="Cartesiana")
kspace.shape  # [line, channel, column, slice]

reconstruccion="NoCartesiana" aún no está implementada (lanza NotImplementedError).

Resultados

Los resultados se guardan en una carpeta output junto al archivo .dat (se limpia en cada ejecución):

• {nombre}_kspace.png — vista del espacio k (escala logarítmica).
• {nombre}_reconstruction.png — mosaico con la reconstrucción de todos los slices.
• {nombre}_slice_NNN.dcm — reconstrucción en DICOM MR (MRImageStorage, un archivo por slice).
• {nombre}_metadata.json — metadatos del protocolo (headers twix aplanados).

Qué maneja la reconstrucción cartesiana

• 3D (particiones): las particiones (cPar) se tratan como slices individuales; cada volumen 3D produce N imágenes axiales (o de la orientación del slab).
• Multi-stack: stacks con contadores de slice repetidos se separan por posición espacial y contadores del header.
• Partial Fourier 6/8 (banda inferior): las líneas se mapean a la matriz completa usando CenterLin; las líneas no adquiridas quedan en cero (reconstrucción zero-filled).
• Partial Fourier 1/2 (entrelazado): las líneas impares se interpolan desde las pares para eliminar el fantasma de Nyquist.
• Centrado de lectura: el eco (DC) se centra según CenterCol mediante roll circular.
• Combinación de canales: RMS (root-sum-of-squares) sobre los coils.

Limitaciones conocidas (ver documentación): sin corrección de intensidad por coil (las imágenes sum-of-squares muestran señal superficial más brillante que la referencia Siemens), sin homodyne para PF 6/8, sin soporte GRAPPA/R o no cartesiano.

Tests

pytest tests/

Créditos y reconocimientos

Este proyecto utiliza como base el paquete twixtools de Philipp Ehses (incluido en src/twixtools), que provee la lectura de archivos .dat de Siemens. Este proyecto expande sus capacidades con reconstrucciones de imágenes.