DCM NIFTI
Filkonvertering

Konvertera DCM till NIFTI

SNABBT SVAR
Är det möjligt att konvertera DCM till NIFTI?
Ja - DCM konverteras till NIFTI.

Peka dcm2niix mot mappen som innehåller alla .dcm-snitt så skapar den en .nii.gz-fil plus en JSON-sidofil med insamlingsparametrar. Ingen bildkvalitet går förlorad. Om du föredrar ett grafiskt gränssnitt har både 3D Slicer och MRIcroGL inbyggd dcm2niix-integration.

Även till NIFTI: DICOM

På denna sida

Testat på macOS, Windows & Linux
Senast verifierad Oct 2026

Fler gratis konverterare

HEIC, PNG, WEBP, MP3 och mer - alla verktyg här är gratis.

Öppna verktygslådan

Varför konvertera DCM till NIFTI?

DICOM lagrar varje MRI- eller CT-snitt som en separat .dcm-fil, medan analysverktyg för neuroimaging som FSL, SPM, FreeSurfer och ANTs förväntar sig en enda NIfTI-volym per skanning. Konverteringen packar hela 3D-serien i en .nii- eller .nii.gz-fil, vilket förenklar hanteringen och gör datan omedelbart användbar för hjärnsegmentering, fMRI-analys och voxelbaserad morfometri.

Hur man konverterar DCM till NIFTI

dcm2niix OPEN-SOURCE

Kör dcm2niix -o /output -f %p_%s /dicom_folder i en terminal; den sorterar snitt, skriver en .nii.gz per serie och skapar automatiskt en BIDS-kompatibel JSON-sidofil.

3D Slicer OPEN-SOURCE

Importera DICOM-serien via DICOM-modulen, ladda önskad serie, gå sedan till File > Save och välj NIfTI-formatet .nii.gz.

MRIcroGL FREE

Gå till Import > Convert DICOM to NIfTI, välj DICOM-källmappen och utdatamappen, klicka sedan på Convert - MRIcroGL kör dcm2niix internt.

Om dessa format

Kvalitet & vad man bör tänka på

  • dcm2niix bearbetar automatiskt flera serier i en mapp och namnger varje utdatafil separat - ingen manuell sortering krävs.
  • För okomprimerad NIfTI-utdata istället för .nii.gz, lägg till -z n i dcm2niix-kommandot.
  • Verifiera orientering och täckning av utdatavolymen i FSLeyes eller MRIcroGL innan den skickas till en analyspipeline.

Vanliga frågor

Varför föredras NIfTI framför DICOM för neuroimaging-forskning?
NIfTI packar hela 3D-volymen i en enda fil, vilket är lättare att hantera än hundratals .dcm-snitt; alla större neuroimaging-verktyg läser det nativt.
Går någon bildkvalitet förlorad vid konverteringen?
Nej - dcm2niix utför en förlustfri (lossless) konvertering som bevarar de ursprungliga voxelvärdena och den spatiala orienteringen.
Vad är JSON-sidofilen som dcm2niix skapar?
En BIDS-kompatibel metadatafil som registrerar insamlingsparametrar som TR, TE och flip angle - vilket krävs av många neuroimaging-pipelines för kvalitetskontroll.