#Python# CT Dicom文件的读入+ 图像读取

最新推荐文章于 2025-05-28 10:39:51 发布
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这篇笔记介绍了如何使用Python的pydicom库读取CT DICOM文件，包括单个文件和多个文件的读取，并展示了如何进行图像可视化及获取DICOM文件中的患者信息。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

DICOM 的全称是 Digital Imaging and Communications in Medicine, 医学数字成像和通信。

DICOM 是一种文件格式，可以将医学影像，图像的信息 (比如像素间距), 病人信息（比如姓名出生日期）和其他信息 （比如检日期）储存在一个文件中。

这种格式被广泛应用于X射线，CT，核磁共振和超声等。

这篇笔记记录一下用python读入CT 的.dicom 文件的一些代码。

DICOM文件的读入+ 图像读取

- 需要用到的包

import pydicom ##用于DICOM格式的读取
from matplotlib import pyplot as plt ##用于画图
import os ##用于文件遍历
import numpy as np ##图像的本质是数组(array), numpy是处理数组必备的包

- Dicom 单个文件读入+图像读取

pathX = './文件路径' ##定义路径为pathX

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### 批量读取DICOM文件并进行深度学习处理 为了实现批量读取DICOM文件并准备数据用于深度学习模型训练，可以按照如下方法操作： #### 准备环境 确保安装必要的库： ```bash pip install pydicom numpy tensorflow keras scikit-image ``` #### 创建批处理函数 定义一个函数来遍历指定目录中的所有DICOM文件，并将其转换为适合输入到神经网络的数据格式。 ```python import os import pydicom from skimage.transform import resize import numpy as np def load_dicoms(directory, target_size=(256, 256)): images = [] filenames = [] for filename in os.listdir(directory): if not filename.endswith('.dcm'): continue filepath = os.path.join(directory, filename) dicom_data = pydicom.read_file(filepath) try: image = dicom_data.pixel_array.astype(float) / 255.0 # 归一化像素值至[0,1] resized_image = resize(image, target_size, mode='constant', anti_aliasing=True) images.append(resized_image) filenames.append(filename) except Exception as e: print(f"Error processing {filename}: {e}") return np.array(images), filenames ``` 此代码片段展示了如何加载给定路径下的所有`.dcm`文件，并将它们调整大小以适应特定的目标尺寸。这一步骤对于后续的预处理非常重要[^1]。 #### 数据增强与标准化 在实际应用中，通常还需要对图像执行一些额外的操作，比如随机翻转、旋转或其他形式的数据增强，以及进一步的标准缩放等预处理措施。这些可以通过Keras内置工具轻松完成。 ```python from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator datagen = ImageDataGenerator( rotation_range=20, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, horizontal_flip=True, vertical_flip=True ) # 使用ImageDataGenerator.flow() 或 .flow_from_directory() ``` 通过上述配置，可以在每次迭代期间动态生成经过变换后的样本批次，从而增加模型泛化能力。 #### 构建卷积神经网络(CNN) 构建简单的CNN架构来进行分类任务作为例子展示: ```python from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout model = Sequential([ Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(256, 256, 1)), MaxPooling2D((2, 2)), Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), MaxPooling2D((2, 2)), Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'), MaxPooling2D((2, 2)), Flatten(), Dense(128, activation='relu'), Dropout(0.5), Dense(num_classes, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) ``` 这里假设有一个多类别分类问题；如果是二元分类，则应相应修改最后一层激活函数和损失函数。 #### 训练模型 最后，在准备好训练集之后就可以调用fit方法开始训练过程了。 ```python X_train, y_train = ... # 加载训练数据 history = model.fit(datagen.flow(X_train, y_train, batch_size=32), epochs=epochs, validation_split=validation_ratio) ``` 以上就是关于如何利用Python批量读取DICOM文件并通过深度学习框架对其进行分析的一个基本流程介绍。
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