dicom图像处理

DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)即医学数字成像和通信。DICOM被广泛应用于放射医疗，心血管成像以及放射诊疗诊断设备(X射线，CT，核磁共振，超声等)。本文主要对dicom图像进行处理。

使用工具

pycharm,python3

pycharm下载地址：

python3下载地址：

pycharm环境搭建：

第三方工具库

对于dicom文件，常用到的库有：pydicom,VTK,STK,opencv,matplotlib,scipy. NumPy

第三方工具库可以在pycharm中自行添加

pydicom:

获取包含的数据集(pydicom.data)

pydicom.data.get_charset_files

pydicom.data.get_palette_files

pydicom.data.get_testdata_file

pydicom.data.get_testdata_files

数据元素表示

数据元素(pydicom.dataelem)

元素标签(pydicom.tag)

元素值解码(pydicom.values)

元素多值表示(pydicom.multival)

序列元素值表示(pydicom.sequence)

专用元素值表示(pydicom.valuerep)

数据集表示(pydicom.dataset)

pydicom.dataset.Dataset

pydicom.dataset.FileDataset

pydicom.dataset.FileMetaDataset

pydicom.dataset.PrivateBlock

pydicom.dataset.validate_file_meta

#coding=utf-8

import cv2

import numpy as np

import pydicom

import matplotlib.pyplot as plt

from skimage.transform import resize

python对于dicom图像的呈现

相关代码：

显示图像

用pycharm读取dicom图像：

# 显示图像

filename = r"D:\Aslicer\QuantitativeImaging_Sunday_Dec1\dataset3_PETCT\PET1\IM-0005-0001.dcm"

ds = pydicom.dcmread(filename)

plt.figure(figsize=(10, 10))

plt.imshow(ds.pixel_array, cmap=plt.cm.bone)

plt.show()

展示dicom图像的元组以及该图像的大小

array1=ds.pixel_array

print(array1)

shape1=ds.pixel_array.shape

print(shape1)

dicom图像缩放

图像缩放的基本原理：

将dicom图像转变为opencv可以处理的图像，然后用opencv进行处理。这一步需要import cv2.需要下载 opencv-python库

# 缩放

IMG_PX_SIZE=32

# relize to new size

resize_img = resize(array1,(IMG_PX_SIZE,IMG_PX_SIZE),anti_aliasing=True)

print(resize_img.shape)

plt.imshow(resize_img)

plt.show()

dicom图像的平移

图像的平移和图像的缩放类似

# 平移

row,cols = array1.shape

# 平移矩阵M

M = np.float32([[1,0,100],[0,1,50]])

dst = cv2.warpAffine(array1,M,(cols,row))

plt.imshow(dst)

plt.show()