使用Pydicom操作DICOM文件

引言

醫療數據的存儲和傳輸是醫療行業中至關重要的一部分。在醫療領域，醫學成像處理標準（DICOM）是一種用於管理和交換醫學圖像的標準，包括磁共振成像（MRI）、計算機斷層成像（CT）以及其他各種類型的醫學影像學圖像。本文將介紹如何使用Python中的Pydicom庫處理DICOM文件，實現讀取和寫入DICOM文件，以及對元數據進行解析等相關操作。

使用Pydicom操作DICOM文件的詳細說明

一、安裝Pydicom庫

在開始使用Pydicom處理DICOM文件之前，我們需要先安裝這個庫。可以使用pip命令來安裝。我們可以通過以下命令來安裝Pydicom：

pip install pydicom

二、讀取DICOM文件

讀取DICOM文件是Pydicom使用最頻繁的操作之一。在下面的示例中，我們將演示如何讀取DICOM文件（例如CT或MRI圖像），並將其轉換為Python中的numpy數組。

import pydicom
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

dcm_file = pydicom.dcmread("my_image.dcm")
image = dcm_file.pixel_array
plt.imshow(image, cmap=plt.cm.bone)
plt.show()

三、寫入DICOM文件

除了讀取DICOM文件，我們還可以將數據寫入DICOM文件中。在下面的示例中，我們將演示如何創建一個新的DICOM文件，並將數據寫入其中。

import pydicom
import numpy as np

shape = (512, 512)
spacing = (1.0, 1.0)

# 創建一個新的DICOM文件
new_dcm = pydicom.Dataset()
new_data = np.zeros(shape, dtype=np.uint16)
new_dcm.PixelData = new_data.tobytes()
new_dcm.Rows = shape[0]
new_dcm.Columns = shape[1]
new_dcm.PixelSpacing = spacing

# 保存DICOM文件
pydicom.filewriter.write_file("new_image.dcm", new_dcm)

四、解析元數據

除了讀取和寫入DICOM文件之外，Pydicom還支持解析DICOM文件中的元數據。我們可以使用下面的示例來解析DICOM文件中的元數據。

import pydicom

dcm = pydicom.dcmread("my_image.dcm")
patient_name = dcm.PatientName
patient_id = dcm.PatientID
patient_dob = dcm.PatientBirthDate

print("Patient Name: {}".format(patient_name))
print("Patient ID: {}".format(patient_id))
print("Patient DOB: {}".format(patient_dob))

五、圖像預處理

在DICOM數據中，存儲有時可能需要預處理，比如調整像素值以及調整圖像的對比度和亮度。下面的示例展示了如何對DICOM圖像進行旋轉、裁剪、對比度調整和圖像縮放：

import pydicom
import numpy as np
from skimage import exposure
from skimage.transform import rotate, resize

dcm = pydicom.dcmread("my_image.dcm")
image = dcm.pixel_array

# 圖像縮放和旋轉
image_resized = resize(image, (256, 256))
image_rotated = rotate(image_resized, 45)

# 裁剪圖像
image_cropped = image[100:400, 100:400]

# 調整圖像對比度
image_contrast = exposure.equalize_adapthist(image, clip_limit=0.03)

plt.subplot(221), plt.imshow(image_resized, cmap=plt.cm.bone)
plt.title('Image Resized'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(222), plt.imshow(image_rotated, cmap=plt.cm.bone)
plt.title('Image Rotated'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(223), plt.imshow(image_cropped, cmap=plt.cm.bone)
plt.title('Image Cropped'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(224), plt.imshow(image_contrast, cmap=plt.cm.bone)
plt.title('Image Contrast'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

總結

本文介紹了如何使用Python中的Pydicom庫讀取和寫入DICOM文件，並展示了Pydicom對元數據解析以及圖像預處理操作的支持。這些功能可以幫助醫療學研究人員在進行醫學成像分析時更為輕鬆和方便。