python下对DICOM图像的读取研究

       DICOM3.0图像，由医学影像设备产生标准医学影像图像，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），并且在眼科和牙科等其它医学领域得到越来越深入广泛的应用。在数以万计的在用医学成像设备中，DICOM是部署最为广泛的医疗信息标准之一。当前大约有百亿级符合DICOM标准的医学图像用于临床使用。

        看似神秘的图像文件，究竟是如何读取呢？网上随便 一搜，都有很多方法，但缺乏比较系统的使用方法，下文综合百度资料，结合python2.7，讲解如何读取及使用DICOM图像。

        读取DICOM图像，需要以下几个库：pydicom、CV2、numpy、matplotlib。pydicom专门处理dicom图像的python专用包，numpy高效处理科学计算的包，依据数据绘图的库。

        安装：

        

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

        如果没有记错，安装pydicom时，也会自动把numpy安装上。

        安装好这些库后，就可以对dicom文件操作。具体看下面代码：

#-*-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()

在DICOM图像里，包含了患者的相关信息的字典，我们可以通过dir查看DICOM文件有什么信息，可以通过字典返回相关的值。

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