基于Python与DICOM数据计算三维模型体积的方法
本文介绍如何利用Python库pydicom读取DICOM文件,通过提取像素间距(PixelSpacing)和层间距计算单个体素体积。结合三维模型对应的掩膜数据,统计有效体素数量,最终得出三维模型的总体积。
在已知DICOM影像数据与三维模型对应掩膜的前提下,计算该三维模型的体积。
具体实现思路如下:
第一步,计算单个体素的体积。由于每个体素在几何上可视为长方体,其长宽由像素间距(PixelSpacing)决定,高度由层间距决定。
利用pydicom.read_file函数读取DICOM文件,通过dcm_tag.PixelSpacing属性获取像素间距,并通过dcm_tag.SliceLocation属性获取层间距信息。
第二步,统计有效体素的数量。
具体实现代码如下:
from PIL import Image
import numpy as np
import pydicom
import os
def get_pixels_No(bmp_data_dir):
pixels_No = 0
bmp_files = os.listdir(bmp_data_dir)
for bmp in bmp_files:
bmp_file = os.path.join(bmp_data_dir,bmp)
img = Image.open(bmp_file)
img_array = np.array(img)
# img_array.dtype为布尔类型,需要转换为Int类型,其累加和恰好为体素总和
img_array_int = img_array.astype(int)
pixels_No = pixels_No+img_array_int.sum()
return pixels_No
def get_pixel_info(dcm_data_dir):
pixel_infos = []
dcm_files = os.listdir(dcm_data_dir)
dcm_file_1 = os.path.join(dcm_data_dir,dcm_files[0])
dcm_tag_1 = pydicom.read_file(dcm_file_1)
# 获取像素间距.
spacex, spacey = dcm_tag_1.PixelSpacing
# 获取层间距
# 有些 dcm图像并不是按照InstanceNumber进行排序的,不能直接用最后一张的slicelocation减去第一张,再除以张数
SliceLocations = []
ImagePositon_z = []
for dcm in dcm_files:
dcm_file = os.path.join(dcm_data_dir, dcm)
dcm_tag = pydicom.read_file(dcm_file)
SliceLocations.append(dcm_tag.SliceLocation)
ImagePositon_z.append(dcm_tag.ImagePositionPatient[2])
SliceLocations_max =max(SliceLocations)
SliceLocations_min =min(SliceLocations)
ImagePositon_z_max = max(ImagePositon_z)
ImagePositon_z_min = min(ImagePositon_z)
print(SliceLocations_max)
print(SliceLocations_min)
print(ImagePositon_z_max)
print(ImagePositon_z_min)
if SliceLocations_max - SliceLocations_min < 1e-10:
spacez = abs(ImagePositon_z_max - ImagePositon_z_min)/(len(dcm_files)-1)
else:
spacez = abs(SliceLocations_max - SliceLocations_min)/(len(dcm_files)-1)
pixel_infos = [spacex, spacey, spacez]
return pixel_infos
def get_volume(dcm_data_dir,bmp_data_dir):
pixel_infos = get_pixel_info(dcm_data_dir)
pixels_No = get_pixels_No(bmp_data_dir)
volume=pixel_infos[0]*pixel_infos[1]*pixel_infos[2]*pixels_No/1000
return volume
# dcm = pydicom.read_file(r"E:\20181210090945_LENG HONGYING F-44Y\Venous\0000.dcm")
# print(dcm)
# print(dcm.ImagePositionPatient[2])
# print(dcm[0x0020, 0x0032].keyword,dcm[0x0020, 0x0032].value)
volume=get_volume(r"E:\20181210090945_LENG HONGYING F-44Y\Venous",r"E:\20181210090945_LENG HONGYING F-44Y\Results\LungL")
print("体积为%.1f"%volume)
以上为本文分享的全部内容,希望能为读者的学习提供有益参考,同时也欢迎大家继续支持本站。
免责声明:本文内容仅供参考,不代表本站观点。转载或引用请注明出处。









