Python读取DICOM图像完整指南：环境配置与代码实战
本文详解利用Python读取DICOM医学影像的方法。涵盖pydicom、OpenCV、numpy及matplotlib库的安装配置，通过具体代码演示如何解析DICOM文件元数据、处理像素数组、进行阈值分割与形态学操作，并展示最终图像的可视化结果，帮助开发者快速掌握DICOM数据处理流程。
DICOM概述
DICOM 3.0标准图像由各类医学影像设备生成，是放射医疗、心血管成像及放射诊疗诊断设备（如X射线、CT、核磁共振、超声等）中的标准医学影像格式，同时在眼科、牙科等其他医学领域的应用也日益广泛。在现有的数万台医学成像设备中，DICOM是部署最为普遍的医疗信息标准之一，目前全球约有百亿张符合DICOM标准的医学图像投入临床使用。
面对看似复杂的图像文件，读取方法其实多样，但网络上缺乏系统性的操作指南。下文综合相关资料，结合Python 2.7环境，详细讲解如何读取及使用DICOM图像。
读取DICOM图像主要依赖以下Python库：pydicom、CV2（OpenCV）、numpy和matplotlib。其中，pydicom是专门用于处理DICOM图像的Python包，numpy用于高效处理科学计算数据，而matplotlib则是依据数据进行绘图的工具库。
安装依赖库：
pip install matplotlib
pip install opencv-python #opencv的安装，小度上基本都是要下载包，安装包后把包复制到某个文件夹下， #后来我在https://pypi.python.org/pypi/opencv-python找到这种pip的安装方法，亲测可用
pip install pydicom
pip install numpy
通常情况下，安装pydicom时会自动连带安装numpy。
完成上述库的安装后，即可开始对DICOM文件进行操作。
具体实现代码如下：
#-*-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()
DICOM图像文件中包含患者相关信息的字典，我们可以通过dir()函数查看DICOM文件包含的具体信息，并通过字典方式获取所需的特定值。
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
总结
以上就是本文的全部内容，希望这些内容能对您的学习或工作有所帮助。如有任何疑问，欢迎留言交流，感谢大家对本站的支持。
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