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使用Python对Dicom文件进行读取与写入的实现(pydicom 和 SimpleITK)_xjp_xujiping的博客-CSDN博客

2020-11-29

使用Python对Dicom文件进行读取与写入的实现(pydicom 和 SimpleITK)无止境x2020-10-16 11:10:48218收藏分类专栏：医学图像文章标签：DICOM版权这篇文章主要介绍了使用Python对Dicom文件进行读取与写入的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧使用PydicomPydicom版本1.0中已删除通过“import dicom”的Pydicom。所以在新版本中，请使用 import pydicom，安装：pip install pydicom单张影像的读取使用 pydicom.dcmread() 函数进行单张影像的读取,返回一个pydicom.dataset.FileDataset对象.importosimportpydicom#调用本地的dicomfilefolder_path=r"D:\Files\Data\Materials"file_name="PA1_0001.dcm"file_path=os.path.join(folder_path,file_name)ds=pydicom.dcmread(file_path)在一些特殊情况下,比如直接读取从医院拿到的数据(未经任何处理)时,可能会发生以下报错:raise InvalidDicomError("File is missing DICOM File Meta Information "pydicom.errors.InvalidDicomError: File is missing DICOM File Meta Information header or the "DICM" prefix is missing from the header. Use force=True to force reading.可以看到,由于缺失文件元信息头,无法直接读取,只能强行读取.这种情况可以直接根据提示,调整命令为:ds=pydicom.dcmread(file_path,force=True)但后续还会碰到:AttributeError: "Dataset" object has no attribute "TransferSyntaxUID"在网上检索后发现,可以通过设置TransferSyntaxUID来解决问题:ds.file_meta.TransferSyntaxUID=pydicom.uid.ImplicitVRLittleEndian这样就大功告成了(这里实际上就提前接触到了下面读取Dicom Tags的内容了)一些简单处理读取成功后,我们可以对 Dicom文件 进行一些简单的处理读取并编辑Dicom Tags使用的Tag的Descriptionprint(ds.PatientID,ds.StudyDate,ds.Modality)使用 ds.get() 函数. 函数内参数采用的是Tag ID.几种简单的打开Dicom文件的软件(如RadiAnt DICOM Viewer)都可以直接看到.这里不再赘述.ds.get(0x00100020)#这里得到的是PatientID读取到相应的Tag值后, 也可以将其他的值写入这些Tag.只要最后保存一下就可以了.借助Numpy与PIL.Image读取Dicom文件后,可以借助Numpy以及图像处理库(如PIL.Image)来进行简单的处理.借助Numpyimportnumpyasnpdata=np.array(ds.pixel_array)注意这里使用的是 np.array() 而不是 np.asarray(). 因为前者的更改并不会带来原pixel_array的改变.在转化为ndarray后 可以直接进行简单的切割和连接,比如截取某一部分和将两张图像拼在一起等,之后再写入并保存下来即可.借助PIL.ImagefromPILimportImagedata_img=Image.fromarray(ds.pixel_array)data_img_rotated=data_img.rotate(angle=45,resample=Image.BICUBIC,fillcolor=data_img.getpixel((0,0)))这里展示的是旋转, 还有其他功能如resize等.需要注意的是,从Numpy的ndarray转化为Image时,一般会发生变化:print(data.dtype)#int16data_rotated=np.array(data_img_rotated)print(data_img)#int32只需要指定参数就可以解决了data_rotated=np.array(data_img_rotated,dtype=np.int16)可视化简单的可视化Pydicom没有直接的实现方法,我们可以通过上面借助Matplotlib以及Image模块来实现.但效果有限.借助 Matplotlib (Pydicom官方文档中使用的方法)frommatplotlibimportpyplotpyplot.imshow(ds.pixel_array,cmap=pyplot.cm.bone)pyplot.show()效果如图所示:但真实的图像是:显然颜色是有区别的.导致这种差别的原因是pyplot函数使用的cm也就是"color map" 是简单的"bone" 并不能满足医学图像的要求.借助Image模块data_img.show()一条指令即可,但是效果很差,如图所示:综合来看,两种方法都不是很好.单张影像的写入经过上面对Tag值的修改, 对图像的切割, 旋转等操作.最后需要重新写入该Dicom文件.ds.PixelData=data_rotated.tobytes()ds.Rows,ds.Columns=data_rotated.shapenew_name="dicom_rotated.dcm"ds.save_as(os.path.join(folder_path,new_name))2. 使用SimpleITKSimpleITK 是从基于C++的ITK迁移到Python的,所以很多方法的使用都跟C++很相似.1importSimpleITK as sitk单张影像的读取有两种方法:sitk.ReadImage()这种方法直接返回image对象,简单易懂.但是无法读取Tag的值.12img=sitk.ReadImage(file_path)print(type(img))# sitk.ImageFileReader()这种方法比较像C++的操作风格,需要先初始化一个对象,然后设置一些参数,最后返回image.相对更复杂,但可以操作的点比较多123456file_reader=sitk.ImageFileReader()file_reader.SetFileName(file_path)#这里只显示了必需的,还有很多可以设置的参数data=file_reader.Execute()# 使用这种方法读取Dicom的Tag Valueforkeyinfile_reader.GetMetaDataKeys():print(key,file_reader.GetMetaData(key))以上两种方法返回的都是三维的对象,这与Pydicom有很大的不同.12data_np=sitk.GetArrayFromImage(data)print(data_np.shape)# (1, 512, 512) = (Slice index, Rows, Columns)序列读取序列读取的方法与单张图像读取的第二种方法很相似.(暂且只发现了一种方法读取序列,如果还有其他方法,请在评论区予以补充,感谢!)1234series_reader=sitk.ImageSeriesReader()fileNames=series_reader.GetGDCMSeriesFileNames(folder_name)series_reader.SetFileNames(fileNames)images=series_reader.Execute()同样,返回的也是三维的对象.一些简单操作SimpleITK 包含很多图像处理如滤波的工具,这里简单介绍一个边缘检测工具和可视化工具边缘检测以Canny边缘检测算子为例,与读取单张图像类似,同样有两种方式:sitk.CannyEdgeDetection()由于滤波的对象必须是32位图像或者其他格式, 需要通过 sitk.Cast() 转换. 之后可以再转换回原格式.12data_32=sitk.Cast(data,sitk.sitkFloat32)data_edge_1=sitk.CannyEdgeDetection(data_32,5,30,[5]*3,[0.8]*3)sitk.CannyEdgeDetectionImageFilter()这个操作相对麻烦一些123456Canny=sitk.CannyEdgeDetectionImageFilter()Canny.SetLowerThreshold(5)Canny.SetUpperThreshold(30)Canny.SetVariance([5]*3)Canny.SetMaximumError([0.5]*3)data_edge_2=Canny.Execute(data_32)可视化可视化的方法非常简单 只需要一条指令:1sitk.Show()但需要先安装工具ImageJ,否则无法使用.具体的安装链接,可以参考这篇博文:sitk.show()与imageJ结合使用常见的问题同一张Dicom文件使用sitk.Show()得到的效果如下图:除此之外,ImageJ还有一个Tool Bar 支持对图像的进一步处理:可见,SimpleITK的可视化要比上面介绍的强大很多,不仅可以实现单张图像的可视化以及图像处理,还可以同时对整个序列的图像进行统一处理.单张影像的写入同样有两种方法sitk.WriteImage()12new_name="new_MR_2.dcm"sitk.WriteImage(img,os.path.join(folder_name,new_name))sitk.ImageFileWriter()1234file_writer=sitk.ImageFileWriter()file_writer.SetFileName(os.path.join(folder_name,new_name))file_writer.SetImageIO(imageio="GDCMImageIO")file_writer.Execute(img)使用这两种方法进行写入的时候,会发现,即便什么也没有做,但得到的新Dicom文件要小于原始的Dicom文件.这是因为新的Dicom文件中没有Private Creator信息(属于Dicom Tag的内容).当然如果原始Dicom文件中本就没有这种信息,文件大小是保持相同的.因为很多时候只是对图像进行处理,所以不再深究.

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