#Python# CT Dicom文件的读入+ 图像读取

Python读取CT DICOM图像教程
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。

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

### 使用Python批量处理和显示DICOM文件 为了实现批量化处理并展示DICOM图像,可以依赖`pydicom`库来读取DICOM数据以及利用`matplotlib`来进行可视化操作[^1]。 #### 安装必要的库 在开始之前,确保安装了所需的Python包: ```bash pip install pydicom matplotlib numpy ``` #### 批量加载DICOM文件 通过遍历指定目录下的所有DICOM文件,并使用`pydicom.dcmread()`函数逐一解析这些文件的内容。对于每一个成功读入的对象,提取其中的像素数组用于后续渲染准备。 ```python import os import pydicom from glob import glob def load_dicoms(directory): """Load all dicom files from the given directory.""" paths = glob(os.path.join(directory, "*.dcm")) datasets = [] for path in paths: try: ds = pydicom.dcmread(path) datasets.append(ds) except Exception as e: print(f"Failed to read {path}: {e}") return datasets ``` #### 显示单张DICOM图片 借助于`matplotlib.pyplot.imshow()`, 可以方便地将DICOM中的二维灰度图呈现出来。这里需要注意的是要设置合适的色彩映射模式(如'gray')以便更清晰地观察医学影像特征。 ```python import matplotlib.pyplot as plt def show_image(dataset): """Display single DICOM image with its title""" plt.figure() plt.title('Dicom Image') plt.axis('off') plt.imshow(dataset.pixel_array, cmap=plt.cm.gray) plt.show() ``` #### 创建网格布局批量查看多幅图像 当面对大量待检视的数据集时,构建一个多子图窗口可能是更好的解决方案。下面这段代码展示了如何创建一个包含多个小格子的大图表,在每个位置上放置一张不同的DICOM切片预览。 ```python def plot_images(datasets, cols=4): """Plot multiple images in grid layout""" rows = (len(datasets) + cols - 1) // cols fig, axes = plt.subplots(rows, cols, figsize=(cols*3,rows*3)) axes = axes.ravel() for idx, dataset in enumerate(datasets[:len(axes)]): ax = axes[idx] ax.set_title(f'Slice #{idx}') ax.axis('off') ax.imshow(dataset.pixel_array, cmap='gray') for i in range(len(datasets), len(axes)): fig.delaxes(axes[i]) plt.tight_layout() plt.show() ``` 上述方法能够有效地帮助研究人员或者临床医生快速浏览一系列DICOM扫描结果,从而提高工作效率和支持决策制定过程.
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