从医院采集的超声数据因为时间跨度大、设备差异等原因比较乱，想着找找工具怎么把这些dicom格式的文件整理一下，于是瞄准了pydicom这一工具。中文资料也很鱼龙混杂，干脆自己去他们的官方文档直接学习。安装方式是很简单的在anaconda中pip install pydicom

参考资料：pydicom官方文档
版本：pydicom 2.0.0

pydicom入门

数据读取
信息获取
数据写入
使用matplotlib进行可视化

数据读取

数据读取使用dmread()

import pydicomfpath='us13.DCM'
dcm=pydicom.dcmread(fpath)

有时可能会出现以下报错

raise InvalidDicomError("File is missing DICOM File Meta Information "pydicom.errors.InvalidDicomError: File is missing DICOM File Meta Information header or the 'DICM' prefix is missing from the header. Use force=True to force reading.

这是由于dicom文件中信息缺失造成的或者此文件不是dicom文件但包含了dicom数据，在确信此文件包含dicom数据的情况下根据提示应该调用force参数强行读取。

dcm=pydicom.dcmread(fpath,force=True)

信息获取

在完成上述的dicom文件读取后可以使用print指令打印出其头文件信息

import pydicomfpath='us13.DCM'
dcm=pydicom.dcmread(fpath)
print(dcm)

输出结果部分截图

数据写入

最简单的方式可以采用sace_as()进行数据保存

dcm.save_as('out.dcm')

在默认情况下，save_as()是以原样的方式将数据写入文件中。这意味着，即使你的数据集不符合DICOM文件格式，也仍将严格按照给定的格式进行写入。要确定您是以DICOM文件格式编写数据集，可以使用write_like_original关键字参数：

dcm.save_as('out.dcm', write_like_original=False)

以上操作将自动的添加文件中缺失的头文件信息，如果没能成功自动补全的话将会报错

ValueError: Missing required File Meta Information elements from 'file_meta':(0002, 0010) TransferSyntaxUID

这时需要手动进行补全相关信息，再进行保存

dcm.file_meta = FileMetaDataset()
dcm.file_meta.TransferSyntaxUID = '1.2.840.10008.1.2.1'
dcm.save_as('out.dcm', write_like_original=False)

使用matplotlib进行可视化

import pydicom
from matplotlib import pyplot as pltfpath='US6.DCM'
dataset=pydicom.dcmread(fpath)if 'PixelData' in dataset:rows = int(dataset.Rows)cols = int(dataset.Columns)print("Image size.......: {rows:d} x {cols:d}, {size:d} bytes".format(rows=rows, cols=cols, size=len(dataset.PixelData)))if 'PixelSpacing' in dataset:print("Pixel spacing....:", dataset.PixelSpacing)plt.imshow(dataset.pixel_array, cmap=plt.cm.bone)
plt.show()

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