前沿
在处理医学图像时，常常会遇到以Dicom格式保存的医学图像，如CT、MRI等。Dicom文件是需要专门的软件或者通过编程，应用相应的库进行处理。为了能够更好地服务下游任务，例如分割或检测腹腔CT图像中某个病灶组织，需要先将Dicom图像进行读取，脱敏，调窗等步骤，以便于后续的编辑。本文使用python对医学Dicom文件进行相应的处理，相比于封装好的软件，笔者认为自己动手的可操作性更强。
目录
1 导入相应的包
2 读取Dicom图像数据
3 设置CT图像的窗宽和窗位
4 获取Dicom图像的tag信息
5 结果保存及可视化
导入相应的包
# load necessary packages
import matplotlib.pyplot as plt
import pydicom.uid
import sys
from PyQt5 import QtGui
import os
import pydicom
import glob
from PIL import *
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import *
from tkinter.filedialog import *
import PIL.Image as Image
其核心是使用了python中的pydicom库来处理dicom文件。
读取Dicom图像数据
have_numpy = True
try:
import numpy
except ImportError:
have_numpy = False
raise
sys_is_little_endian = (sys.byteorder == little)
NumpySupportedTransferSyntaxes = [
pydicom.uid.ExplicitVRLittleEndian,
pydicom.uid.ImplicitVRLittleEndian,
pydicom.uid.DeflatedExplicitVRLittleEndian,
pydicom.uid.ExplicitVRBigEndian,
]
# 支持"传输"语法
def supports_transfer_syntax(dicom_dataset):
return (dicom_dataset.file_meta.TransferSyntaxUID in
NumpySupportedTransferSyntaxes)
def needs_to_convert_to_RGB(dicom_dataset):
return False
def should_change_PhotometricInterpretation_to_RGB(dicom_dataset):
return False
# 加载 Dicom图像
def get_pixeldata(dicom_dataset):
"""If NumPy is available, return an ndarray of the Pixel Data.
Raises
------
TypeError
If there is no Pixel Data or not a supported data type.
ImportError
If NumPy isn found
NotImplementedError
if the transfer syntax is not supported
Att
