Pydicom+SimpleITK操作DICOM画像データとTAG

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DICOM処理 Python
  • 現在のニーズは、元のDCMファイルを臓器分割した後、得られた画像データを新しいdcmファイルとして保存し、新しいdcmファイルヘッダは元のDCMの基本情報を保持し、後期分析を行うことである.操作中に主にいくつかの問題があります:
  • もともとpydicomライブラリしか使っていなかったのですが、圧縮されたdcmファイルが開かないことに気づき、公式サイトでも他のツールで開くしかない(gdcmなど)と言っていたので通じません(こんな使いやすいpydiocmがどうしてこんな問題があるのか分かりません)
  • 後にSimple ITKライブラリに変更し、dcmファイルはすべて開くことができたが、新しいdcmに保存するとまた問題が発生した:Simple ITK保存時に自動的にSeries UIDが生成され、0002の先頭のtagも修正できず、最後に生成されたdcmファイルはすべてシーケンスではなく、非常に卵痛
  • の間に自分でコードを書いてdcmファイルを復号する差があり、最後にpydicomとsimpleitkを結合し、すなわちsimpleitkでデータを読み、pydicomでtagを処理し、新しいdcmを書き込むことに成功した.

  • Pydicom
  • 公式サイトおよび公式チュートリアル:https://pydicom.github.io/pydicom/stable/index.html
  • pydicomによる画像データの読み書き及び修正
    import pydicom
       
dataset = pydicom.dcmread('.\001.dcm')                #  dicom  
#val = dataset.data_element('Columns').value          #  TAG    ,      tag
pixeldata = dataset.pixel_array                       #           ，  
databyte = dataset.PixelData                          #     byte  ，     

datanew = pixeldata[0:400, 0:400]                     #         
dataset.Rows, dataset.Columns = datanew.shape         #                

newArray = np.ones([400, 400])+254                    #               

data16 = np.int16(newArray)                           #    int16

#dataset.pixel_array.data = data16                    #            ，       

dataset.PixelData = data16.tobytes()                  #            ，  byte ，       

dataset.save_as(r'.\002.dcm')                         #    dcm
    • .
    1つのdcmの画像データを別のdcmにコピーするには、pixeldataの読み書きに関連するいくつかのtagを考慮する必要があります.rows、columnsのほか、傾き/断面積、高低位などもあります.早めに修正してください.
  • SimpleITK
  • 公式サイトおよび公式チュートリアル:https://simpleitk.readthedocs.io/en/master/index.htmlSimpleITKはpythonによるC++ITKの簡略化でありopencvの医学画像バージョンと見なすことができる.
  • Simple ITKによるdcmデータの読み書き
    • import SimpleITK as sitk

image = sitk.ReadImage('.\001.dcm')                                 #  dicom  
image_array = sitk.GetArrayFromImage(image)
np_array = np.int16(image_array)
image_array = np.squeeze(np_array)                                  #      

im = sitk.GetImageFromArray(image_array)                            #    Tag，      imagearray     dcm

reader = sitk.ImageFileReader()
reader.SetFileName('.\002.dcm')
reader.LoadPrivateTagsOn()
reader.ReadImageInformation()                                       #  Tag  

ImageType = reader.GetMetaData('0008|0008')                         #     Tag，0002       
im.EraseMetaData('0008|0008')                                       #  Tag，        
im.SetMetaData('0008|0008', ImageType)                              #   dcm Tag 

SOPClassUID = reader.GetMetaData('0008|0016')
im.SetMetaData('0008|0016',SOPClassUID)

SOPInstanceUID = reader.GetMetaData('0008|0018')
im.SetMetaData('0008|0018', SOPInstanceUID)

SeriesInstanceUID = reader.GetMetaData('0020|000e')                 #  Tag   ，          
im.SetMetaData('0020|000e', SeriesInstanceUID)

sitk.WriteImage(im, '.\003.dcm')                                    #    dcm，
  • pydicom+Simple ITKで圧縮セグメントが読み書きされたdcm 
    •  dcm = pydicom.dcmread('.\001.dcm')                                  #          dcm        
 
 image = sitk.ReadImage('.\002.dcm')                  
 image_array = sitk.GetArrayFromImage(image)
 np_array = np.int16(image_array)
 image_array = np.squeeze(np_array)                                  #        dcm    
 
 dataset = pydicom.dcmread('.\002.dcm')                              #    Tag，       tag   
 dcm.data_element('PixelSpacing').value = dataset.data_element('PixelSpacing').value
 dcm.data_element('RescaleIntercept').value = dataset.data_element('RescaleIntercept').value
 dcm.data_element('RescaleSlope').value = dataset.data_element('RescaleSlope').value

 dcm.PixelData = image_array.tobytes()
 dcm.save_as('.\002.dcm')                                            #
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