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这篇文章运用简单易懂的例子给大家介绍python加载dicom图片怎么实现,代码非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。
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python读取DICOM图像,需要以下几个库:pydicom、CV2、numpy、matplotlib。pydicom是专门处理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。
安装需要的库
pip install matplotlib
pip install opencv-python
pip install pydicom pip install numpy
安装好这些库后就可以对dicom文件操作了。
具体代码如下:
#-*-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
关于python加载dicom图片怎么实现就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。