python对DICOM图像的读取方法详解

所属分类: 脚本专栏 / python 阅读数: 1965
收藏 0 赞 0 分享

DICOM介绍

DICOM3.0图像,由医学影像设备产生标准医学影像图像,DICOM被广泛应用于放射医疗,心血管成像以及放射诊疗诊断设备(X射线,CT,核磁共振,超声等),并且在眼科和牙科等其它医学领域得到越来越深入广泛的应用。在数以万计的在用医学成像设备中,DICOM是部署最为广泛的医疗信息标准之一。当前大约有百亿级符合DICOM标准的医学图像用于临床使用。

看似神秘的图像文件,究竟是如何读取呢?网上随便 一搜,都有很多方法,但缺乏比较系统的使用方法,下文综合百度资料,结合python2.7,讲解如何读取及使用DICOM图像。

读取DICOM图像,需要以下几个库:pydicom、CV2、numpy、matplotlib。pydicom专门处理dicom图像的python专用包,numpy高效处理科学计算的包,依据数据绘图的库。

安装:

pip install matplotlib
pip install opencv-python #opencv的安装,小度上基本都是要下载包,安装包后把包复制到某个文件夹下,
#后来我在https://pypi.python.org/pypi/opencv-python找到这种pip的安装方法,亲测可用
pip install pydicom
pip install numpy

如果没有记错,安装pydicom时,也会自动把numpy安装上。

安装好这些库后,就可以对dicom文件操作。

具体看下面代码:

#-*-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图像里,包含了患者的相关信息的字典,我们可以通过dir查看DICOM文件有什么信息,可以通过字典返回相关的值。

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

以上就是这篇文章的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对脚本之家的支持。

更多精彩内容其他人还在看

Python常见加密模块用法分析【MD5,sha,crypt模块】

这篇文章主要介绍了Python常见加密模块用法,结合实例形式较为详细的分析了MD5,sha与crypt模块加密的相关实现方法与操作技巧,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

Python向日志输出中添加上下文信息

这篇文章主要介绍了Python向日志输出中添加上下文信息的方法,非常不错,具有参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

Python实现的简单dns查询功能示例

这篇文章主要介绍了Python实现的简单dns查询功能,结合实例形式分析了Python基于socket模块的dns信息查询实现技巧,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

利用Anaconda完美解决Python 2与python 3的共存问题

Anaconda 是 Python 的一个发行版,如果把 Python 比作 Linux,那么 Anancoda 就是 CentOS 或者 Ubuntu,下面这篇文章主要给大家介绍了利用Anaconda完美解决Python 2与python 3共存问题的相关资料,文中介绍的非常详
收藏 0 赞 0 分享

Python随机读取文件实现实例

这篇文章主要介绍了Python随机读取文件的相关资料,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

用生成器来改写直接返回列表的函数方法

下面小编就为大家带来一篇用生成器来改写直接返回列表的函数方法。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

python爬虫入门教程--快速理解HTTP协议(一)

http协议是互联网里面最重要,最基础的协议之一,我们的爬虫需要经常和http协议打交道。下面这篇文章主要给大家介绍了关于python爬虫入门之快速理解HTTP协议的相关资料,文中介绍的非常详细,需要的朋友可以参考借鉴,下面来一起看看吧。
收藏 0 赞 0 分享

老生常谈Python进阶之装饰器

下面小编就为大家带来一篇老生常谈Python进阶之装饰器。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

浅谈Python基础之I/O模型

下面小编就为大家带来一篇浅谈Python基础之I/O模型。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

python如何获取服务器硬件信息

这篇文章主要为大家详细介绍了python获取服务器硬件信息的相关代码,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
收藏 0 赞 0 分享
查看更多