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關(guān)于python讀取DICOM圖像的代碼實(shí)例分享

來(lái)源:懂視網(wǎng) 責(zé)編:小采 時(shí)間:2020-11-27 14:23:27
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關(guān)于python讀取DICOM圖像的代碼實(shí)例分享

關(guān)于python讀取DICOM圖像的代碼實(shí)例分享:DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)即醫(yī)學(xué)數(shù)字成像和通信,是醫(yī)學(xué)圖像和相關(guān)信息的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)(ISO 12052)。下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python對(duì)DICOM圖像讀取的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考借鑒,下面來(lái)一起看看吧。DICOM
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DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)即醫(yī)學(xué)數(shù)字成像和通信,是醫(yī)學(xué)圖像和相關(guān)信息的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)(ISO 12052)。下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python對(duì)DICOM圖像讀取的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考借鑒,下面來(lái)一起看看吧。

DICOM介紹

DICOM3.0圖像,由醫(yī)學(xué)影像設(shè)備產(chǎn)生標(biāo)準(zhǔn)醫(yī)學(xué)影像圖像,DICOM被廣泛應(yīng)用于放射醫(yī)療,心血管成像以及放射診療診斷設(shè)備(X射線,CT,核磁共振,超聲等),并且在眼科和牙科等其它醫(yī)學(xué)領(lǐng)域得到越來(lái)越深入廣泛的應(yīng)用。在數(shù)以萬(wàn)計(jì)的在用醫(yī)學(xué)成像設(shè)備中,DICOM是部署最為廣泛的醫(yī)療信息標(biāo)準(zhǔn)之一。當(dāng)前大約有百億級(jí)符合DICOM標(biāo)準(zhǔn)的醫(yī)學(xué)圖像用于臨床使用。

看似神秘的圖像文件,究竟是如何讀取呢?網(wǎng)上隨便 一搜,都有很多方法,但缺乏比較系統(tǒng)的使用方法,下文綜合百度資料,結(jié)合python2.7,講解如何讀取及使用DICOM圖像。

讀取DICOM圖像,需要以下幾個(gè)庫(kù):pydicom、CV2、numpy、matplotlib。pydicom專門處理dicom圖像的python專用包,numpy高效處理科學(xué)計(jì)算的包,依據(jù)數(shù)據(jù)繪圖的庫(kù)。

安裝:

pip install matplotlib
pip install opencv-python #opencv的安裝,小度上基本都是要下載包,安裝包后把包復(fù)制到某個(gè)文件夾下,
#后來(lái)我在https://pypi.python.org/pypi/opencv-python找到這種pip的安裝方法,親測(cè)可用
pip install pydicom
pip install numpy

如果沒有記錯(cuò),安裝pydicom時(shí),也會(huì)自動(dòng)把numpy安裝上。

安裝好這些庫(kù)后,就可以對(duì)dicom文件操作。

具體看下面代碼:

#-*-coding:utf-8-*-
import cv2
import numpy
import dicom
from matplotlib import pyplot as plt

dcm = dicom.read_file("AT0001_100225002.DCM")
dcm.image = dcm.pixel_array * dcm.RescaleSlope + dcm.RescaleIntercept

slices = []
slices.append(dcm)
img = slices[ int(len(slices)/2) ].image.copy()
ret,img = cv2.threshold(img, 90,3071, cv2.THRESH_BINARY)
img = numpy.uint8(img)

im2, contours, _ = cv2.findContours(img,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
mask = numpy.zeros(img.shape, numpy.uint8)
for contour in contours:
 cv2.fillPoly(mask, [contour], 255)
img[(mask > 0)] = 255


kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(2,2))
img = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)


img2 = slices[ int(len(slices)/2) ].image.copy()
img2[(img == 0)] = -2000


plt.figure(figsize=(12, 12))
plt.subplot(131)
plt.imshow(slices[int(len(slices) / 2)].image, 'gray')
plt.title('Original')
plt.subplot(132)
plt.imshow(img, 'gray')
plt.title('Mask')
plt.subplot(133)
plt.imshow(img2, 'gray')
plt.title('Result')
plt.show()

在DICOM圖像里,包含了患者的相關(guān)信息的字典,我們可以通過(guò)dir查看DICOM文件有什么信息,可以通過(guò)字典返回相關(guān)的值。

import dicom
import json
def loadFileInformation(filename):
 information = {}
 ds = dicom.read_file(filename)
 information['PatientID'] = ds.PatientID
 information['PatientName'] = ds.PatientName
 information['PatientBirthDate'] = ds.PatientBirthDate
 information['PatientSex'] = ds.PatientSex
 information['StudyID'] = ds.StudyID
 information['StudyDate'] = ds.StudyDate
 information['StudyTime'] = ds.StudyTime
 information['InstitutionName'] = ds.InstitutionName
 information['Manufacturer'] = ds.Manufacturer
 print dir(ds)
 print type(information)
 return information

a=loadFileInformation('AT0001_100225002.DCM')
print a

總結(jié)

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