Python怎么读取预处理DICOM文件

这篇文章主要介绍“Python怎么读取预处理DICOM文件”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“Python怎么读取预处理DICOM文件”文章能帮助大家解决问题。

需要的库

●Simpleitk
安装命令：

conda install -c simpleitk simpleitk

使用：

import SimpleITK as sitk

●pydicom（不推荐，可能有些文件打不开）
安装命令：

conda install -c conda-forge pydicom

●PIL
使用：

from PIL import Image

读取dicom

读取Series信息
由于患者可以同时做多个检查，所以dicom中可以包含多个study（多次检查，一般只有一个检查，所以不用管这个）和series（多个部位，一些信息也是用不同series保存），所以第一步就是要读取series信息。

代码：

reader = sitk.ImageSeriesReader()
ids = reader.GetGDCMSeriesIDs(dict_name)

ids里包含了所有series的id，dict_name为dicom文件所在目录路径
读取Series中所有图片
利用上面读取的series的id可以分开读取不同series。
代码：

for i in ids:
    series_file_name = reader.GetGDCMSeriesFileNames(dict_name, i)

series_file_name中包含某个series所有图片的路径，一般我们只需要图片数量最多的那个series。ids为series的id列表，dict_name为dicom文件所在目录路径。

（重点）读取meta data（元数据）
dicom文件包含大量的元数据，会指出与该次检查的相关信息，常用的有 Slice thickness(层厚)， Pixel spacing(像素间距)可以根据需要读取相应的元数据。
代码：

file_reader = sitk.ImageFileReader()
file_reader.SetFileName(series_file_name[0])
file_reader.ReadImageInformation()
study_id = file_reader.GetMetaData("0008|1030")
series_file_name[0]

可以为任意dicom文件的路径，“0008|1030"为元数据的tags

转换为图片并保存
代码：

image = sitk.ReadImage(series_file_name[0])
image_data = sitk.GetArrayFromImage(image)[0]
image_data = normalization(image_data)
Image.fromarray(image_data).convert("RGB").save(image_save_path)

series_file_name[0]可以为任意dicom文件的路径，使用simpleitk读取的数据已经进利用斜率和截距进行了线性变换无需二次处理。image_save_path为保存的路径，注意路径要包含文件名（例：‘./1.png’），这里的要重点关注normalization函数，该函数涉及窗口技术。

（重点）窗口技术
由于dicom存储的是CT值矩阵，由于各种组织结构或病变具有不同的CT值，因此欲显示某一组织结构细节时，应选择适合观察该组织或病变的窗宽和窗位，以获得最佳显示，这里需要利用窗口技术进行转换。窗口技术涉及两个关键参数，窗位与窗宽。
窗宽(WW)：是CT图像上显示的CT值范围，在此CT值范围内的组织和病变均以不同的灰度显示，而CT值高于此范围的组织和病变，均以白影显示，不再有灰度差异；反之，低于此范围的组织结构，均以黑影显示，也无灰度差别。
窗位(WL)：是窗的中心位置。
公式：

WW=CTmax-CTmin
WL=(CTmax+CTmin)/2
CTmax = WW/2+WL
CTmin = WL-WW/2

转换后的图片灰度值=(CT值-CTmin) / (CTmax - CTmin) * 255
代码：

def normalization(data, window_level=-600., window_width=2000.):
    high = window_level + window_width / 2
    low = window_level - window_width / 2
    data = (data - low) / window_width * 255
    data[data > 255] = 255
    data[data < 0] = 0
    return data

window_level和window_width根据实际需要设定，data为simpleitk读取的数据