@cornerstonejs/nifti-image-volume-loader

在迁移到新的体素数据模型之后，我们也更新了 Nifti 图像体数据加载器以与此模型对齐。

这一更改使加载器更符合 Cornerstone3D API 和库的其他部分。我们现在有一个专用的 Nifti 图像加载器（不是体数据加载器）用于加载 Nifti 文件，从而在库中的所有图像加载器之间创建更一致的 API。

一个显著的改进是能够使用堆栈视口来处理 Nifti 文件。您不再需要体视口来渲染 Nifti 文件（尽管您还可以使用体视口）。

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，我们基于此元数据创建 imageId，并使用它们来创建体数据。

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

Before 📦

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)
);

After 🚀🚀

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);

// 与其余的 cornerstone3D 图像加载器类似
const imageIds = await createNiftiImageIdsAndCacheMetadata({ url: niftiURL });

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

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

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

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