python--DICOM图像的研究

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：

1 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，
#后来我在找到这种pip的安装方法，亲测可用

1 pip install pydicom

1 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：

 1 #-*-coding:utf-8-*- 2 import cv2 3 import numpy 4 import dicom 5 from matplotlib import pyplot as plt 6  7 dcm = dicom.read_file("AT0001_100225002.DCM") 8 dcm.image = dcm.pixel_array * dcm.RescaleSlope + dcm.RescaleIntercept 9 10 slices = []11 slices.append(dcm)12 img = slices[ int(len(slices)/2) ].image.copy()13 ret,img = cv2.threshold(img, 90,3071, cv2.THRESH_BINARY)14 img = numpy.uint8(img)15 16 im2, contours, _ = cv2.findContours(img,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)17 mask = numpy.zeros(img.shape, numpy.uint8)18 for contour in contours:19     cv2.fillPoly(mask, [contour], 255)20 img[(mask > 0)] = 25521 22 23 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(2,2))24 img = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)25 26 27 img2 = slices[ int(len(slices)/2) ].image.copy()28 img2[(img == 0)] = -200029 30 31 plt.figure(figsize=(12, 12))32 plt.subplot(131)33 plt.imshow(slices[int(len(slices) / 2)].image, 'gray')34 plt.title('Original')35 plt.subplot(132)36 plt.imshow(img, 'gray')37 plt.title('Mask')38 plt.subplot(133)39 plt.imshow(img2, 'gray')40 plt.title('Result')41 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。

 1 import dicom 2 import json 3 def loadFileInformation(filename): 4     information = {} 5     ds = dicom.read_file(filename) 6     information['PatientID'] = ds.PatientID 7     information['PatientName'] = ds.PatientName 8     information['PatientBirthDate'] = ds.PatientBirthDate 9     information['PatientSex'] = ds.PatientSex10     information['StudyID'] = ds.StudyID11     information['StudyDate'] = ds.StudyDate12     information['StudyTime'] = ds.StudyTime13     information['InstitutionName'] = ds.InstitutionName14     information['Manufacturer'] = ds.Manufacturer15     print dir(ds)16     print type(information)17     return information18 19 a=loadFileInformation('AT0001_100225002.DCM')20 print a

以上就是python--DICOM图像的研究的详细内容，更多请关注其它相关文章！