医学图像将dcm格式转化的nii格式如何处理

1.数据格式

在MRI数据不同序列下存放着dcm格式的数据,以及单个nii格式的mask文件,所以需要将data和label分离
医学图像将dcm格式转化的nii格式如何处理_第1张图片
2.数据处理
使用 os库进行文件处理,用shutil库进行文件迁移
进行文件夹访问
os.listdir() 进行文件夹内多个文件到列表的转化
os.path.join() 将路径进行拼接,一般用在子文件夹的访问处理中
对于文件复制之前需要在目的位置建立文件夹
一般用 os.path.exists(目的文件夹名)
判断是否存在,如果不存在,使用 os.makedirs() 进行创建
最后 使用 shutil.move 将文件进行剪切,shutil库的copy函数则进行复制,源文件夹中该文件还存在
代码如下

import os
import shutil

rootDir = r'D:\python\data\weihai\atypical meningioma\data'

root_list = os.listdir(rootDir)
for patient in root_list:
    root_and_patName = os.path.join(rootDir,patient)

    xulie = os.listdir(root_and_patName)

    for xu in xulie:
        origin_dir = os.path.join(root_and_patName,xu,xu+'.nii')
        if os.path.exists(origin_dir):
            target_dir = r'D:\python\data\weihai\atypical meningioma\label'
            end_dir = os.path.join(target_dir,patient,xu)
            if not os.path.exists(end_dir):
                os.makedirs(end_dir)
            shutil.move(origin_dir,end_dir)

3.dcm2nii

#coding=utf-8
import SimpleITK as sitk
import os

def dcm2nii(dcms_path, nii_path):

	# 1.构建dicom序列文件阅读器,并执行(即将dicom序列文件“打包整合”)
    reader = sitk.ImageSeriesReader()
    dicom_names = reader.GetGDCMSeriesFileNames(dcms_path)
    reader.SetFileNames(dicom_names)
    image2 = reader.Execute()
	# 2.将整合后的数据转为array,并获取dicom文件基本信息
    image_array = sitk.GetArrayFromImage(image2)  # z, y, x
    origin = image2.GetOrigin()  # x, y, z
    spacing = image2.GetSpacing()  # x, y, z
    direction = image2.GetDirection()  # x, y, z
	# 3.将array转为img,并保存为.nii.gz
    image3 = sitk.GetImageFromArray(image_array)
    image3.SetSpacing(spacing)
    image3.SetDirection(direction)
    image3.SetOrigin(origin)
    sitk.WriteImage(image3, os.path.join(nii_path,))


if __name__ == '__main__':
    dcms_root_path = r'D:\python\data\weihai\atypical meningioma\data'  # dicom序列文件所在路径
    nii_path = r'D:\python\data\weihai\atypical meningioma\niidata'  # 所需.nii.gz文件保存路径
    patients = os.listdir(dcms_root_path)
    for p in patients:
        dcm_xulie_path = os.path.join(dcms_root_path,p)
        xulie = os.listdir(dcm_xulie_path)
        for xu in xulie:
            dcm_path = os.path.join(dcm_xulie_path,xu)
            save_path = os.path.join(nii_path,p)
            if not os.path.exists(save_path):
                os.makedirs(save_path)
            dcm2nii(dcm_path, save_path+f'/{xu}.nii.gz')

你可能感兴趣的:(医学图像,python,图像处理,健康医疗)