这篇文章主要介绍“Python怎么读取预处理DICOM文件”的相关知识,小编通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇“Python怎么读取预处理DICOM文件”文章能帮助大家解决问题。
需要的库
●Simpleitk
安装命令:
conda install -c simpleitk simpleitk
使用:
import SimpleITK as sitk
●pydicom(不推荐,可能有些文件打不开)
安装命令:
conda install -c conda-forge pydicom
●PIL
使用:
from PIL import Image
读取dicom
读取Series信息
由于患者可以同时做多个检查,所以dicom中可以包含多个study(多次检查,一般只有一个检查,所以不用管这个)和series(多个部位,一些信息也是用不同series保存),所以第一步就是要读取series信息。
代码:
reader = sitk.ImageSeriesReader()ids = reader.GetGDCMSeriesIDs(dict_name)
ids里包含了所有series的id,dict_name为dicom文件所在目录路径
读取Series中所有图片
利用上面读取的series的id可以分开读取不同series。
代码:
for i in ids: series_file_name = reader.GetGDCMSeriesFileNames(dict_name, i)
series_file_name中包含某个series所有图片的路径,一般我们只需要图片数量最多的那个series。ids为series的id列表,dict_name为dicom文件所在目录路径。
(重点)读取meta data(元数据)
dicom文件包含大量的元数据,会指出与该次检查的相关信息,常用的有 Slice thickness(层厚), Pixel spacing(像素间距)可以根据需要读取相应的元数据。
代码:
file_reader = sitk.ImageFileReader()file_reader.SetFileName(series_file_name[0])file_reader.ReadImageInformation()study_id = file_reader.GetMetaData("0008|1030")series_file_name[0]
可以为任意dicom文件的路径,“0008|1030"为元数据的tags
转换为图片并保存
代码:
image = sitk.ReadImage(series_file_name[0])image_data = sitk.GetArrayFromImage(image)[0]image_data = normalization(image_data)Image.fromarray(image_data).convert("RGB").save(image_save_path)
series_file_name[0]可以为任意dicom文件的路径,使用simpleitk读取的数据已经进利用斜率和截距进行了线性变换无需二次处理。image_save_path为保存的路径,注意路径要包含文件名(例:‘./1.png’),这里的要重点关注normalization函数,该函数涉及窗口技术。
(重点)窗口技术
由于dicom存储的是CT值矩阵,由于各种组织结构或病变具有不同的CT值,因此欲显示某一组织结构细节时,应选择适合观察该组织或病变的窗宽和窗位,以获得最佳显示,这里需要利用窗口技术进行转换。窗口技术涉及两个关键参数,窗位与窗宽。
窗宽(WW):是CT图像上显示的CT值范围,在此CT值范围内的组织和病变均以不同的灰度显示,而CT值高于此范围的组织和病变,均以白影显示,不再有灰度差异;反之,低于此范围的组织结构,均以黑影显示,也无灰度差别。
窗位(WL):是窗的中心位置。
公式:
WW=CTmax-CTminWL=(CTmax+CTmin)/2CTmax = WW/2+WLCTmin = WL-WW/2
转换后的图片灰度值=(CT值-CTmin) / (CTmax - CTmin) * 255
代码:
def normalization(data, window_level=-600., window_width=2000.):high = window_level + window_width / 2low = window_level - window_width / 2data = (data - low) / window_width * 255data[data > 255] = 255data[data < 0] = 0return data
window_level和window_width根据实际需要设定,data为simpleitk读取的数据
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