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        關于python讀取DICOM圖像的代碼實例分享

        來源:懂視網 責編:小采 時間:2020-11-27 14:23:27
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        關于python讀取DICOM圖像的代碼實例分享

        關于python讀取DICOM圖像的代碼實例分享:DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)即醫學數字成像和通信,是醫學圖像和相關信息的國際標準(ISO 12052)。下面這篇文章主要給大家介紹了關于python對DICOM圖像讀取的相關資料,需要的朋友可以參考借鑒,下面來一起看看吧。DICOM
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        導讀關于python讀取DICOM圖像的代碼實例分享:DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)即醫學數字成像和通信,是醫學圖像和相關信息的國際標準(ISO 12052)。下面這篇文章主要給大家介紹了關于python對DICOM圖像讀取的相關資料,需要的朋友可以參考借鑒,下面來一起看看吧。DICOM

        DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)即醫學數字成像和通信,是醫學圖像和相關信息的國際標準(ISO 12052)。下面這篇文章主要給大家介紹了關于python對DICOM圖像讀取的相關資料,需要的朋友可以參考借鑒,下面來一起看看吧。

        DICOM介紹

        DICOM3.0圖像,由醫學影像設備產生標準醫學影像圖像,DICOM被廣泛應用于放射醫療,心血管成像以及放射診療診斷設備(X射線,CT,核磁共振,超聲等),并且在眼科和牙科等其它醫學領域得到越來越深入廣泛的應用。在數以萬計的在用醫學成像設備中,DICOM是部署最為廣泛的醫療信息標準之一。當前大約有百億級符合DICOM標準的醫學圖像用于臨床使用。

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

        讀取DICOM圖像,需要以下幾個庫:pydicom、CV2、numpy、matplotlib。pydicom專門處理dicom圖像的python專用包,numpy高效處理科學計算的包,依據數據繪圖的庫。

        安裝:

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

        如果沒有記錯,安裝pydicom時,也會自動把numpy安裝上。

        安裝好這些庫后,就可以對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,包含了患者的相關信息的字典,我們可以通過dir查看DICOM文件有什么信息,可以通過字典返回相關的值。

        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

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