simpleitk打開dicom文件

 

ITK是一個功能很強大的醫學圖像處理公開庫，搭配VTK用以顯示圖像，可以實現幾乎所有醫學圖像處理的功能需要。ITK通常以C++包進行提供，當然也可以自己編譯為Python包，不過編譯過程比較繁瑣耗時，而且很容易踩坑。但ITK官方進行的Python封裝SimpleITK，則直接可以拿來使用；雖然有部分ITK的功能沒有包含，但已基本夠用了。我們在處理醫學圖像時，使用的基本都是SimpleITK。

本文就簡單總結一下我們在處理這些圖像時的經驗，以便備忘，並為后來者參考。

1.讀取文件

讀取DICOM序列

醫學圖像中一個CT序列包含很多張圖片，即一個case包含許多slice，使用SimpleITK可以直接讀取一個序列，並方便地得到各種參數，將圖像數據轉換成numpy Array：

1. import SimpleITK as sitk
2. import numpy as np
3. reader = sitk.ImageSeriesReader()
4. dicom_names = reader.GetGDCMSeriesFileNames(case_path)
5. reader.SetFileNames(dicom_names)
6. image = reader.Execute()
7. image_array = sitk.GetArrayFromImage(image) # z, y, x
8. origin = image.GetOrigin() # x, y, z
9. spacing = image.GetSpacing() # x, y, z

需要注意的是，SimpleITK讀取的圖像數據的坐標順序為zyx，即從多少張切片到單張切片的寬和高；而據SimpleITK Image獲取的origin和spacing的坐標順序則是xyz。這些需要特別注意。

讀取DICOM單張圖片

可以將一個DICOM序列作為一個整體一次讀入，也可以一張一張地讀入每張切片：

1. import SimpleITK as sitk
2. import numpy as np
3. image = sitk.ReadImage(slice_path)
4. image_array = sitk.GetArrayFromImage(image) # z, y, x

這里需要注意的除了坐標順序是zyx之外，還需注意，即使讀取單張切片，所得到的結果也是3維的，只不過第一維是1。

讀取mhd文件

涉及DICOM序列時，為了傳輸方便（從上百個dcm文件到一個mhd文件），很多情況下以mhd文件格式進行呈現，不過mhd文件只是一個很小的包含數據信息的文件，同時搭配的通常還有一個二進制的數據文件（格式為raw或zraw等）。使用SimpleITK讀取這種文件也比較方便。

1. import SimpleITK as sitk
2. import numpy as np
3. image = sitk.ReadImage(mhd_path)
4. image_array = sitk.GetArrayFromImage(image) # z, y, x
5. origin = image.GetOrigin() # x, y, z
6. ...

有時候不想整個讀取數據（因為比較大，讀取處理比較慢），想要讀取的只是一些基本信息，比如origin、spacing等等。這時可以只讀取mhd文件，據此獲取信息，讀取方法比較簡單，不再贅述。

2.處理文件

處理DICOM文件主要有插值等操作，可以直接使用SimpleITK（或者說是ITK）的相關函數，並通過pipeline結構進行處理。

插值

1. import SimpleITK as sitk
2. reader = sitk.ImageSeriesReader()
3. dicom_names = reader.GetGDCMSeriesFileNames(case_path) reader.SetFileNames(dicom_names)
4. image = reader.Execute()
5. resample = sitk.ResampleImageFilter()
6. resample.SetOutputDirection(image.GetDirection())
7. resample.SetOutputOrigin(image.GetOrigin())
8. newspacing = [1, 1, 1]
9. resample.SetOutputSpacing(newspacing)
10. newimage = resample.Execute(image)