python对DICOM图像的读取方法详解
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
总结
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，谢谢大家对我们的支持。
相关推荐
-
Python实现excel转sqlite的方法
本文实例讲述了Python实现excel转sqlite的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: Python环境的安装配置就不说了,个人喜欢pydev的开发环境. python解析excel需要使用第三方的库,这里选择使用xlrd 先看excel内容: 然后是生成的数据库: 下面是源代码: #!/usr/bin/python # encoding=utf-8 ''''' Created on 2013-4-2 @author: ting ''' from xlrd import open_wor
-
Python基础教程之浅拷贝和深拷贝实例详解
Python基础教程之浅拷贝和深拷贝实例详解 网上关于Python的深拷贝和浅拷贝的文章很多,这里对三种拷贝进行比较并附实例,大家可以参考下 一般的复制 #encoding:utf-8 #定义一个嵌套集合 lista=[1,2,3,[4,5,6,[7,8,9]]] listb=lista #分别打印出 lista和listb的地址值 print id(lista) #4511103096 print id(listb) #4511103096 #修改lista中的内容,li
-
Python使用plotly绘制数据图表的方法
导语:使用 python-plotly 模块来进行压测数据的绘制,并且生成静态 html 页面结果展示. 不少小伙伴在开发过程中都有对模块进行压测的经历,压测结束后大家往往喜欢使用Excel处理压测数据并绘制数据可视化视图,但这样不能很方便的使用web页面进行数据展示.本文将介绍使用python-plotly模块来进行压测数据的绘制,并且生成静态html页面方便结果展示. Plotly简介 Plotly是一款使用JavaScript开发的制图工具,提供了与主流数据分析语言交互的API(如:Pyt
-
python 换位密码算法的实例详解
python 换位密码算法的实例详解 一前言: 换位密码基本原理:先把明文按照固定长度进行分组,然后对每一组的字符进行换位操作,从而实现加密.例如,字符串"Error should never pass silently",使用秘钥1432进行加密时,首先将字符串分成若干长度为4的分组,然后对每个分组的字符进行换位,第1个和第3个字符位置不变,把第2个字符和第4个字符交换位置,得到"Eorrrs shluoden v repssa liseltny" 二 代码:
-
简单谈谈Python中的json与pickle
这是用于序列化的两个模块: • json: 用于字符串和python数据类型间进行转换 • pickle: 用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换 Json 模块提供了四个功能:dumps.dump.loads.load pickle 模块提供了四个功能:dumps.dump.loads.load import pickle data = {'k1':123, 'k2':888} #dumps可以将数据类型转换成只有python才认识的字符串 p_str = pickle.
-
Python 的类、继承和多态详解
类的定义 假如要定义一个类 Point,表示二维的坐标点: # point.py class Point: def __init__(self, x=0, y=0): self.x, self.y = x, y 最最基本的就是 __init__ 方法,相当于 C++ / Java 的构造函数.带双下划线 __ 的方法都是特殊方法,除了 __init__ 还有很多,后面会有介绍. 参数 self 相当于 C++ 的 this,表示当前实例,所有方法都有这个参数,但是调用时并不需要指定. >>&g
-
JPype实现在python中调用JAVA的实例
一.JPype简述 1.JPype是什么? JPype是一个能够让 python 代码方便地调用 Java 代码的工具,从而克服了 python 在某些领域(如服务器端编程)中的不足. 2.JPype与Jython(JPython后继者)的区别? 1)运行环境不同:jython运行在jvm上,而JPype的实际运行环境仍然是python runtime,只是在运行期间启动了一个嵌入的jvm: 2)使用者不同:jython是给java程序玩的,JPype是给python程序员玩的. 二.JPype
-
python实现rsa加密实例详解
python实现rsa加密实例详解 一 代码 import rsa key = rsa.newkeys(3000)#生成随机秘钥 privateKey = key[1]#私钥 publicKey = key[0]#公钥 message ='sanxi Now is better than never.' print('Before encrypted:',message) message = message.encode() cryptedMessage = rsa.encrypt(messag
-
python对DICOM图像的读取方法详解
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,
-
Python高效处理大文件的方法详解
目录 开始 处理文本 串行处理 多进程处理 并行处理 并行批量处理 将文件分割成批 运行并行批处理 tqdm 并发 结论 为了进行并行处理,我们将任务划分为子单元.它增加了程序处理的作业数量,减少了整体处理时间. 例如,如果你正在处理一个大的CSV文件,你想修改一个单列.我们将把数据以数组的形式输入函数,它将根据可用的进程数量,一次并行处理多个值.这些进程是基于你的处理器内核的数量. 在这篇文章中,我们将学习如何使用multiprocessing.joblib和tqdm Python包减少大文件
-
Python OpenCV实现图片预处理的方法详解
目录 一.图片预处理 1.1 边界填充(padding) 1.2 融合图片(mixup) 1.3 图像阈值 二.滤波器 2.1 均值滤波器 2.2 方框滤波器 2.3 高斯滤波器 2.4 中值滤波 2.5 所有滤波器按照上述顺序输出 一.图片预处理 1.1 边界填充(padding) 方法 : cv2.copyMakeBorder BORDER_REPLICATE:复制法,也就是复制最边缘像素. BORDER_REFLECT:反射法,对感兴趣的图像中的像素在两边进行复制例如:fedcba|abc
-
Python OpenCV对图像进行模糊处理详解流程
其实我们平时在深度学习中所说的卷积操作,在 opencv 中也可以进行,或者说是类似操作.那么它是什么操作呢?它就是图像的模糊(滤波)处理. 均值滤波 使用 opencv 中的cv2.blur(src, ksize)函数.其参数说明是: src: 原图像 ksize: 模糊核大小 原理:它只取内核区域下所有像素的平均值并替换中心元素.3x3 标准化的盒式过滤器如下所示: 特征:核中区域贡献率相同. 作用:对于椒盐噪声的滤除效果比较好. # -*-coding:utf-8-*- ""&q
-
Python自动操作Excel文件的方法详解
目录 工具 读取Excel文件内容 写入Excel文件内容 Excel文件样式调整 设置表头的位置 设置单元格的宽高 总结 工具 python3.7 Pycharm Excel xlwt&xlrd 读取Excel文件内容 当前文件夹下有一个名为“股票数据.xlsx”的Excel文件,可以按照下列代码方式来操作它. import xlrd # 使用xlrd模块的open_workbook函数打开指定Excel文件并获得Book对象(工作簿) wb = xlrd.open_workbook('股票数
-
Python+OpenCV实现阈值分割的方法详解
目录 一.全局阈值 1.效果图 2.源码 二.滑动改变阈值(滑动条) 1.效果图 2.源码 三.自适应阈值分割 1.效果图 2.源码 3.GaussianBlur()函数去噪 四.参数解释 一.全局阈值 原图: 整幅图采用一个阈值,与图片的每一个像素灰度进行比较,重新赋值: 1.效果图 2.源码 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt #设定阈值 thresh=130 #载入原图,并转化为灰度图像 img_original=cv2.imread(r'
-
Python实现提取音乐频谱的方法详解
目录 前言 1.准备 2.频谱展示 前言 你有没有经常好奇一些音乐软件的频谱特效是怎么做的,为什么做的这么好看?有没有想试试自己提取音乐频谱并可视化展现出来?今天,咱就结合上次的音乐剪辑操作: 3行Python代码实现剪辑音乐 来简单粗暴地可视化下面这首歌曲的频谱! 1.准备 开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上,如果没有,可以访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装. Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD),苹果系统环境下请打开Terminal(c
-
Python制作数据分析透视表的方法详解
目录 1.pivot_table函数index属性 2.pivot_table函数values属性 3.pivot_table函数aggfunc属性 4.pivot_table函数columns属性 透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式,在常用的python的数据分析非标准库pandas中体现为pivot_table模块. pivot_table数据透视表可以灵活的定制数据分析需求进行汇总,当然在Excel办公操作中早就存在了数据透视表的工具.如今,数据透视表被应用在python
-
Python实现PDF转Word的方法详解
由于PDF的文件大多都是只读文件,有时候为了满足可以编辑的需要通常可以将PDF文件直接转换成Word文件进行操作. 看了网络上面的python转换PDF文件为Word的相关文章感觉都比较复杂,并且关于一些图表的使用还要进行特殊的处理. 本篇文章主要讲解关于如何使用python是实现将PDF转换成Word的业务过程,这次没有使用GUI应用的操作. 由于可能存在版本冲突的问题,这里将开发过程中需要使用的python非标准库的版本列举出来. python内核版本:3.6.8 PyMuPDF版本:1.1
-
python爬虫之BeautifulSoup 使用select方法详解
本文介绍了python爬虫之BeautifulSoup 使用select方法详解 ,分享给大家.具体如下: <html><head><title>The Dormouse's story</title></head> <body> <p class="title" name="dromouse"><b>The Dormouse's story</b></