210812-Matlab读取StrctrSets.dcm文件(轮廓dcm,210918更新)

博客记录了Matlab读取StrctrSets.dcm文件(轮廓dcm)获取坐标信息,还提到需与原始CT dicom结合将坐标转化为矩阵但未尝试。后续博主自行完成坐标转矩阵,还推荐了一个提供图像、剂量、轮廓读取的网站,可参照研读。

引文:记录Matlab读取StrctrSets.dcm文件(轮廓dcm),但这里读取的是坐标信息,还需要与原始CT dicom结合,将坐标转化为矩阵,这里没有尝试了。(210918更新)

参考:How to display DICOM RT structure

clc;clear; close all;
info=dicominfo('Y201040_StrctrSets.dcm');
% contour = dicomContours(info);  % R2020b新版中有,2016b无
% contour.ROIs
structures=fieldnames(info.ROIContourSequence); %Lists all the structures
num_cont=size(structures,1);                        %Says how many it is
item_pos_all=[];
for n=1:num_cont  %Loops through all structures    
    curr_struct=structures{n};    
    %Lists all the ROI-layers within a structure
    ROIlayers=fieldnames(info.ROIContourSequence.(curr_struct).ContourSequence);
    num_layers=size(ROIlayers,1);        
    for i=1:num_layers     
	    currROIlayer=ROIlayers{i};
	    item_pos=info.ROIContourSequence.(curr_struct).Cont
<think>根据用户查询和提供的引用,用户需要了解将.dcm文件(DICOM格式)转换为其他图像格式(如.jpg)的方法。参考引用[1][2][3],提供了使用Python的pydicom库进行转换的示例。 用户明确要求查找将.dcm文件进行转化的方法,因此重点整理Python下的转换方法。 引用[2]和[3]提供了两种不同的转换方法: 1. 引用[2]使用pydicom读取文件,然后通过OpenCV保存为jpg。 2. 引用[3]使用pydicom读取文件,然后使用matplotlib显示,再用scipy.misc保存。 需要注意的是,引用[2]中包含了窗宽窗位的调整(在医学图像中常用),而引用[3]是直接保存。 我将提供两种方法的步骤说明,并比较它们的特点。 另外,引用[4]是关于Matlab读取dcm文件的信息,但用户问题集中在Python,因此不展开。 回答结构: 1. 简要说明DICOM文件和转换目的。 2. 方法一:使用pydicom和OpenCV(引用[2])。 3. 方法二:使用pydicom和scipy.misc(引用[3])。 4. 两种方法的对比和注意事项。 5. 相关问题。 </think>### .dcm文件转换方法详解 医学影像.dcm文件(DICOM格式)可通过Python库实现高效转换。核心步骤包括**读取像素数据**、**窗宽窗位调整**和**格式转换**,以下为两种主流方法: --- #### 方法一:使用`pydicom`+`OpenCV`(推荐)[^2] ```python import cv2 import pydicom import numpy as np # 读取.dcm文件 ds = pydicom.dcmread("input.dcm") image_2d = ds.pixel_array.astype(float) # 窗宽窗位调整(增强对比度) window_center, window_width = 40, 200 # 参数需根据影像类型调整 min_val = (2*window_center - window_width)/2.0 + 0.5 + 1024 max_val = (2*window_center + window_width)/2.0 + 0.5 + 1024 image_2d = np.clip(image_2d, min_val, max_val) # 归一化并转为8位灰度图 image_2d_scaled = (image_2d - min_val) / (max_val - min_val) * 255.0 image_8bit = np.uint8(image_2d_scaled) # 保存为JPG cv2.imwrite("output.jpg", image_8bit) ``` **特点**: - 支持窗宽窗位调节(关键医学影像处理技术) - OpenCV提供高效的图像编码 --- #### 方法二:使用`pydicom`+`matplotlib`[^3] ```python import pydicom import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image ds = pydicom.dcmread("input.dcm") plt.imshow(ds.pixel_array, cmap="gray") # 显示灰度图 plt.axis("off") # 隐藏坐标轴 # 直接保存为JPG plt.savefig("output.jpg", bbox_inches="tight", pad_inches=0, dpi=300) ``` **特点**: - 简单快速,适合基础转换 - 可能丢失原始像素精度 --- ### 关键注意事项 1. **窗宽窗位调整**: - 窗宽$W$控制对比度,窗位$L$控制亮度 - 显示范围计算:$\left[L-\frac{W}{2}, L+\frac{W}{2}\right]$ - 需根据影像类型(如CT/MRI)调整参数[^2] 2. **像素值归一化**: - DICOM像素值范围可能超过8位(如12/16位) - 核心公式:$I_{\text{norm}} = \frac{I - I_{\min}}{I_{\max} - I_{\min}} \times 255$ 3. **多文件批处理**: - 使用`glob.glob("folder/*.dcm")`遍历文件- 注意内存管理(大型DICOM序列可能超过1GB) > 提示:Matlab方案(引用[^4])需依赖第三方工具包[dicom-matlab-tools](https://github.com/LiJiongliang/dicom-matlab-tools),适用于需要轮廓提取的场景。
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