dicom文件预处理

dicom文件处理的一些方式

导入需要的模块

import os
import SimpleITK
import dicom
import numpy as np
import cv2
import glob
from tqdm import tqdm

首先需要导入我们需要的处理的dicom文件，dicom文件是一组连续的图片，我们根据图片中的位置信息对每张图片进行间隔计算，然后把结果存到一个列表中，然后将图片中的像素信息进行提取，缩放到1mm1mm1mm的尺度，get_cube_from_img这个函数是从图像中根据坐标找到目标的中心，并且切一个包含目标的矩阵，然后把这个三维的矩阵平铺开成一个64个2维的矩阵并保存。归一化的目的是为了加快模型收敛的速度，如果要保存成灰度图，需要像素值乘以255.

def is_dicom_file(filename):
    '''
       判断某文件是否是dicom格式的文件
    :param filename: dicom文件的路径
    :return:
    '''
    file_stream = open(filename, 'rb')
    file_stream.seek(128)
    data = file_stream.read(4)
    file_stream.close()
    if data == b'DICM':
        return True
    return False


def load_patient(src_dir):
    '''
        读取某文件夹内的所有dicom文件
    :param src_dir: dicom文件夹路径
    :return: dicom list
    '''
    files = os.listdir(src_dir)
    slices = []
    for s in files:
        if is_dicom_file(src_dir + '/' + s):
            instance = dicom.read_file(src_dir + '/' + s)
            slices.append(instance)
    slices.sort(key=lambda x: int(x.InstanceNumber))
    try:
        slice_thickness = np.abs(slices[0].ImagePositionPatient[2] - slices[1].ImagePositionPatient[2])
    except:
        slice_thickness = np.abs(slices[0].SliceLocation - slices[1].SliceLocation)

    for s in slices:
        s.SliceThickness = slice_thickness
    return slices


def get_pixels_hu_by_simpleitk(dicom_dir):
    '''
        读取某文件夹内的所有dicom文件,并提取像素值(-4000 ~ 4000)
    :param src_dir: dicom文件夹路径
    :return: image array
    '''
    reader = SimpleITK.ImageSeriesReader()
    dicom_names