3D医学图像CT dcm格式转换为png

医学图像 CT dcm格式转换为png
在normalize_hu（）中修改像素值，需要具体数据对象具体分析
只需要在main函数中更改dcm文件路径

"""
读取dicom图像并将其转换为png图像
读取某文件夹内的所有dicom文件
:param src_dir: dicom文件夹路径
:return: dicom list
"""import os
import SimpleITK
import pydicom
import numpy as np
import cv2
from tqdm import tqdmdef is_dicom_file(filename):# 判断某文件是否是dicom格式的文件file_stream = open(filename, 'rb')file_stream.seek(128)data = file_stream.read(4)file_stream.close()if data == b'DICM':return Truereturn Falsedef load_patient(src_dir):# 读取某文件夹内的所有dicom文件files = os.listdir(src_dir)slices = []for s in files:if is_dicom_file(src_dir + '/' + s):instance = pydicom.read_file(src_dir + '/' + s)slices.append(instance)slices.sort(key=lambda x: int(x.InstanceNumber))try:slice_thickness = np.abs(slices[0].ImagePositionPatient[2] \- slices[1].ImagePositionPatient[2])except:slice_thickness = np.abs(slices[0].SliceLocation - slices[1].SliceLocation)for s in slices:s.SliceThickness = slice_thicknessreturn slicesdef get_pixels_hu_by_simpleitk(dicom_dir):# 读取某文件夹内的所有dicom文件,并提取像素值(-4000 ~ 4000)reader = SimpleITK.ImageSeriesReader()dicom_names = reader.GetGDCMSeriesFileNames(dicom_dir)reader.SetFileNames(dicom_names)image = reader.Execute()img_array = SimpleITK.GetArrayFromImage(image)img_array[img_array == -2000] = 0return img_arraydef normalize_hu(image):# 将输入图像的像素值(-4000 ~ 4000)归一化到0~1之间MIN_BOUND = 150MAX_BOUND = 3000image = (image - MIN_BOUND) / (MAX_BOUND - MIN_BOUND)image[image > 1] = 1.image[image < 0] = 0.return imageif __name__ == '__main__':dicom_dir = 'F:/AIStudio/DCMgaoxiuwen/'   # 读取dicom文件的元数据(dicom tags)slices = load_patient(dicom_dir)print('The number of dicom files : ', len(slices))image = get_pixels_hu_by_simpleitk(dicom_dir)  # 提取dicom文件中的像素值for i in tqdm(range(image.shape[0])):img_path = "F:/AIStudio/PNGgaoxiuwen/" + str(i).rjust(3, '0') + ".png"org_img = normalize_hu(image[i])  # 将像素值归一化到[0,1]区间cv2.imwrite(img_path, org_img * 255)  # 保存图像数组为灰度图(.png)

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