python下對DICOM圖像的讀取研究

       DICOM3.0圖像，由醫學影像設備產生標准醫學影像圖像，DICOM被廣泛應用於放射醫療，心血管成像以及放射診療診斷設備（X射線，CT，核磁共振，超聲等），並且在眼科和牙科等其它醫學領域得到越來越深入廣泛的應用。在數以萬計的在用醫學成像設備中，DICOM是部署最為廣泛的醫療信息標准之一。當前大約有百億級符合DICOM標准的醫學圖像用於臨床使用。

        看似神秘的圖像文件，究竟是如何讀取呢？網上隨便 一搜，都有很多方法，但缺乏比較系統的使用方法，下文綜合百度資料，結合python2.7，講解如何讀取及使用DICOM圖像。

        讀取DICOM圖像，需要以下幾個庫：pydicom、CV2、numpy、matplotlib。pydicom專門處理dicom圖像的python專用包，numpy高效處理科學計算的包，依據數據繪圖的庫。

        安裝：

        

pip install matplotlib

pip install opencv-python  #opencv的安裝，小度上基本都是要下載包，安裝包后把包復制到某個文件夾下，
#后來我在https://pypi.python.org/pypi/opencv-python找到這種pip的安裝方法，親測可用

pip install pydicom

pip install numpy

        如果沒有記錯，安裝pydicom時，也會自動把numpy安裝上。

        安裝好這些庫后，就可以對dicom文件操作。具體看下面代碼：

#-*-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圖像里，包含了患者的相關信息的字典，我們可以通過dir查看DICOM文件有什么信息，可以通過字典返回相關的值。

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