dicom文件转raw以及mhd时一些注意事项总结

1.一个dicom 文件里的SOPInstanceUID与MediaStorageSOPInstanceUID是相等的.类似的SOPClassUID与MediaStorageSOPClassUID也是相等的.

As to the reason why these items are duplicated, I can only speculate, but the File Meta Information Header only exists in dicom files (it is not transmitted by an SCP/SCU). When an SCP writes a file from the DICOM data it receives, it has to get the SOP class and instance UIDs from the dataset, so that is the mechanical reason they are the same. As to why these tags and not some others, I am sure there are many reasons, but note that the File Meta Information Header is always readable by any dicom entity as it is always "Little Endian Explicit" even if the following dataset is some weird transfer syntax. So these two fields are always guaranteed to be readable and usable in any valid dicom file (even if the group 8 versions are in an unreadable transfer syntax).

至于为什么这些项目是重复的原因,我只能推测,但文件元信息标题只存在于dicom文件中(它不由SCP / SCU传输)。 当SCP从它接收的DICOM数据中写入文件时,它必须从数据集中获取SOP类和实例UID,因此这是它们相同的机械原因。 至于为什么这些标签而不是其他标签,我确信有很多原因,但请注意,任何dicom实体都可以读取文件元信息标题,因为它始终是“Little Endian Explicit”,即使以下数据集有些奇怪 转移语法。 因此,这两个字段始终保证在任何有效的dicom文件中都是可读和可用的(即使第8组版本采用不可读的传输语法)。

参考:https://stackoverflow.com/questions/32689446/is-it-true-that-dicom-media-storage-sop-instance-uid-sop-instance-uid-why

 

2.下面用dicom表示读取的一个dicom文件.其中值得注意的是直接用dicom.pixel_array,获取的数据矩阵不可靠,很有可能是经过调整的hu值. 这时,我们要运用dicom.RescaleIntercept以及dicom.RescaleSlope获得这两个参数,并利用这两个参数获取原始的设备获得的hu值.公式如下

dicom.pixel_array*dicom.RescaleSlope+dicom.RescaleIntercept

这点我之前的博客https://blog.youkuaiyun.com/qq_36401512/article/details/85620706的代码中也有体现只是没有细说,这里顺便记录下.

3.由于一个文件夹下所有dicom的列表获取.但获取顺序是随机的(固定),要从小到大排序,可用dicom的SOPInstanceUID,ImagePositionPatient[2]或InstanceNumber三个属性来排序.但是SOPInstanceUID情况多样字符串排序比较麻烦(如出现.1,.10,.100,.2,.20,.200...之类的排序,很难办.),ImagePositionPatient[2]世界坐标的z轴会存在小数的情况.故而推荐使用InstanceNumber来排序简单(1,2,3,....).

4.讲讲sort以及np.argsort函数的使用对照第3点:

ll.sort(key=lambda x:x[1])#ll列表,key=lambda x:x[1]表示用第二个元素升序(默认)排列
pbb = np.copy(result_pbb)#result_pbb矩阵
a = np.argsort(-result_pbb[:, 0])  # 获取按第1列降序(升序去掉-)排列的索引.
result_pbb = result_pbb[a]#重新排列后的矩阵
<think>我们正在设计一个Flask应用,实现以下功能: 1. 前端HTML页面上传MHDRAW文件(这两个文件通常是一对,MHD是元数据RAW是原始图像数据) 2. 后端接收文件,并调用现有的模型处理逻辑(假设已有处理CT图像的代码) 3. 生成CT切片图像,并进行结节检测 4. 将处理结果(如图像和检测结果)返回给前端 步骤: 1. 设置Flask应用的基本结构 2. 创建HTML表单用于文件上传 3. 编写后端路由处理文件上传、调用处理逻辑 4. 整合现有的模型处理代码(假设已有) 注意:由于处理CT图像和结节检测可能涉及复杂的计算,可能需要考虑异步处理或后台任务,但本示例中我们先以同步方式展示,后续可扩展。 假设我们已有的模型处理逻辑在一个名为`process_ct.py`的模块中,其中有一个函数`process_ct_scan(mhd_file_path, raw_file_path)`,它返回处理后的图像路径(或图像数据)和结节检测结果(如标注信息)。 由于实际处理逻辑可能很耗,我们这里只展示框架,实际部署可能需要使用Celery等异步任务队列。 项目结构: ``` app.py templates/ upload.html process_ct.py # 假设已有,包含模型处理逻辑 ``` 具体步骤: 1. 创建HTML上传表单(templates/upload.html): ```html <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Upload CT Files</title> </head> <body> <h1>Upload MHD and RAW Files</h1> <form method="post" enctype="multipart/form-data"> <p>MHD File: <input type="file" name="mhd_file"></p> <p>RAW File: <input type="file" name="raw_file"></p> <p><input type="submit" value="Upload"></p> </form> </body> </html> ``` 2. 编写Flask应用(app.py): ```python import os from flask import Flask, render_template, request, send_file, jsonify from werkzeug.utils import secure_filename # 假设的处理函数 from process_ct import process_ct_scan app = Flask(__name__) app.config[&#39;UPLOAD_FOLDER&#39;] = &#39;uploads&#39; app.config[&#39;MAX_CONTENT_LENGTH&#39;] = 16 * 1024 * 1024 # 16MB限制,根据实际情况调整 # 确保上传文件夹存在 os.makedirs(app.config[&#39;UPLOAD_FOLDER&#39;], exist_ok=True) @app.route(&#39;/&#39;) def upload_form(): return render_template(&#39;upload.html&#39;) @app.route(&#39;/&#39;, methods=[&#39;POST&#39;]) def upload_files(): # 检查是否有文件部分 if &#39;mhd_file&#39; not in request.files or &#39;raw_file&#39; not in request.files: return &#39;Missing files&#39;, 400 mhd_file = request.files[&#39;mhd_file&#39;] raw_file = request.files[&#39;raw_file&#39;] # 如果用户没有选择文件,浏览器可能提交一个空文件 if mhd_file.filename == &#39;&#39; or raw_file.filename == &#39;&#39;: return &#39;No selected file&#39;, 400 # 保存文件 if mhd_file and raw_file: # 安全地获取文件mhd_filename = secure_filename(mhd_file.filename) raw_filename = secure_filename(raw_file.filename) mhd_path = os.path.join(app.config[&#39;UPLOAD_FOLDER&#39;], mhd_filename) raw_path = os.path.join(app.config[&#39;UPLOAD_FOLDER&#39;], raw_filename) mhd_file.save(mhd_path) raw_file.save(raw_path) # 调用处理函数 try: # 假设process_ct_scan返回处理后的图像路径和检测结果(如JSON) result_image_path, detection_result = process_ct_scan(mhd_path, raw_path) # 这里假设result_image_path是处理后的图像文件路径 # 我们可以将图像发送给前端,同返回检测结果 # 注意:实际中,检测结果可能包含多个结节,可能是一个列表 # 我们这里简单返回图像和JSON结果 return jsonify({ &#39;image_url&#39;: f&#39;/result_image?path={result_image_path}&#39;, &#39;detection_result&#39;: detection_result }) except Exception as e: return f"Error processing files: {str(e)}", 500 # 提供结果图像的访问 @app.route(&#39;/result_image&#39;) def result_image(): path = request.args.get(&#39;path&#39;) if not path: return &#39;Image path missing&#39;, 400 return send_file(path, mimetype=&#39;image/png&#39;) # 假设是PNG格式,根据实际情况调整 if __name__ == &#39;__main__&#39;: app.run(debug=True) ``` 3. 关于`process_ct.py`的说明: 假设该模块中有一个函数`process_ct_scan`,它接收两个文件路径(mhdraw),然后进行CT图像处理和结节检测。该函数需要返回两个值:处理后的图像文件路径(例如生成的切片图像)和检测结果(例如一个包含结节位置、大小等信息的字典或列表)。 注意:实际中,处理过程可能生成多个切片,结节检测也可能返回多个结节信息。这里为了简化,我们假设返回一张代表性的图像和检测结果。 4. 安全性考虑: - 使用`secure_filename`防止路径遍历攻击。 - 限制上传文件大小。 - 处理完成后,可以考虑删除上传的原始文件和处理中间文件,避免占用磁盘空间(这里未展示)。 5. 异步处理:如果处理间很长,上述同步方式会导致HTTP请求超。此,应该使用异步任务(如Celery),并配合前端轮询或WebSocket来通知处理结果。但本示例以展示基本流程为主。 6. 前端展示:当前端收到JSON响应后,可以在页面上显示图像(通过image_url)和检测结果。但为了简化,我们只返回了JSON。实际中,可以设计一个结果展示页面。 7. 错误处理:应更详细地捕获错误,并返回有意义的错误信息。 以上是一个基本的框架,具体实现细节需要根据现有的模型处理代码进行调整。 相关问题: 1. 如何处理大文件上传? 2. 如何实现异步处理长间运行的任务(如CT图像处理和结节检测)? 3. 如何在前端展示CT切片图像和结节标注? 4. 如何保护上传的文件不被恶意利用? 5. 如何优化Flask应用以处理多个并发上传请求?</think>### Flask实现CT文件上传与结节检测系统 我将设计一个完整的Flask应用,实现MHD/RAW文件上传、CT图像处理和结节检测功能。解决方案包含前端HTML界面和后端处理逻辑。 #### 核心组件设计 1. **文件上传接口**:处理成对的MHD+RAW文件上传 2. **CT处理模块**:解析CT数据并生成切片图像 3. **结节检测**:调用现有AI模型进行病灶检测 4. **结果展示**:返回处理后的图像和检测报告 #### 实现步骤 1. **项目结构** ``` ├── app.py # Flask主程序 ├── templates/ │ └── upload.html # 文件上传界面 ├── utils/ │ ├── ct_processor.py # CT图像处理模块 │ └── nodule_detector.py # 结节检测模块 ├── uploads/ # 上传文件存储 └── static/ # 生成的图像存储 ``` 2. **HTML上传界面** (`templates/upload.html`) ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>CT图像结节检测</title> </head> <body> <h1>上传CT扫描文件</h1> <form method="post" enctype="multipart/form-data"> <p>MHD数据文件: <input type="file" name="mhd_file"></p> <p>RAW图像数据文件: <input type="file" name="raw_file"></p> <p><input type="submit" value="处理CT扫描"></p> </form> </body> </html> ``` 3. **Flask主程序** (`app.py`) ```python import os from flask import Flask, render_template, request, send_file from werkzeug.utils import secure_filename from utils.ct_processor import process_ct_scan from utils.nodule_detector import detect_nodules app = Flask(__name__) app.config[&#39;UPLOAD_FOLDER&#39;] = &#39;uploads&#39; app.config[&#39;RESULT_FOLDER&#39;] = &#39;static/results&#39; app.config[&#39;ALLOWED_EXTENSIONS&#39;] = {&#39;mhd&#39;, &#39;raw&#39;} # 确保目录存在 os.makedirs(app.config[&#39;UPLOAD_FOLDER&#39;], exist_ok=True) os.makedirs(app.config[&#39;RESULT_FOLDER&#39;], exist_ok=True) def allowed_file(filename): return &#39;.&#39; in filename and \ filename.rsplit(&#39;.&#39;, 1)[1].lower() in app.config[&#39;ALLOWED_EXTENSIONS&#39;] @app.route(&#39;/&#39;) def index(): return render_template(&#39;upload.html&#39;) @app.route(&#39;/&#39;, methods=[&#39;POST&#39;]) def upload_files(): # 检查文件是否完整 if &#39;mhd_file&#39; not in request.files or &#39;raw_file&#39; not in request.files: return &#39;缺少文件&#39;, 400 mhd_file = request.files[&#39;mhd_file&#39;] raw_file = request.files[&#39;raw_file&#39;] # 验证文件类型 if not (allowed_file(mhd_file.filename) and allowed_file(raw_file.filename)): return &#39;无效文件类型&#39;, 400 # 保存上传文件 mhd_filename = secure_filename(mhd_file.filename) raw_filename = secure_filename(raw_file.filename) mhd_path = os.path.join(app.config[&#39;UPLOAD_FOLDER&#39;], mhd_filename) raw_path = os.path.join(app.config[&#39;UPLOAD_FOLDER&#39;], raw_filename) mhd_file.save(mhd_path) raw_file.save(raw_path) try: # 处理CT扫描 slice_images = process_ct_scan(mhd_path, raw_path) # 结节检测 results = [] for img_path in slice_images: detection_result = detect_nodules(img_path) results.append({ &#39;image&#39;: img_path, &#39;detections&#39;: detection_result }) # 返回结果页面 return render_template(&#39;results.html&#39;, results=results) except Exception as e: return f&#39;处理错误: {str(e)}&#39;, 500 if __name__ == &#39;__main__&#39;: app.run(debug=True) ``` 4. **CT处理模块** (`utils/ct_processor.py`) ```python import SimpleITK as sitk import numpy as np import os from flask import current_app def process_ct_scan(mhd_path, raw_path): """处理CT扫描并生成切片图像""" # 读取CT数据 image = sitk.ReadImage(mhd_path) array = sitk.GetArrayFromImage(image) # 创建输出目录 output_dir = current_app.config[&#39;RESULT_FOLDER&#39;] os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) # 生成所有切片图像 slice_images = [] for i in range(array.shape[0]): slice = array[i, :, :] # 标准化和预处理 slice = (slice - np.min(slice)) / (np.max(slice) - np.min(slice)) * 255 slice = slice.astype(np.uint8) # 保存切片 img_path = os.path.join(output_dir, f&#39;slice_{i}.png&#39;) sitk.WriteImage(sitk.GetImageFromArray(slice), img_path) slice_images.append(img_path) return slice_images ``` 5. **结节检测模块** (`utils/nodule_detector.py`) ```python # 假设使用预训练的深度学习模型 import torch import torchvision.models as models import cv2 import numpy as np # 加载预训练模型 model = models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True) model.eval() def detect_nodules(image_path): """检测CT切片中的结节""" # 读取图像 image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2RGB) # 换为PyTorch张量 tensor = torch.from_numpy(image).permute(2, 0, 1).float() / 255.0 # 模型推理 with torch.no_grad(): predictions = model([tensor]) # 解析检测结果 detections = [] boxes = predictions[0][&#39;boxes&#39;].cpu().numpy() scores = predictions[0][&#39;scores&#39;].cpu().numpy() labels = predictions[0][&#39;labels&#39;].cpu().numpy() # 过滤结果(分数>0.5且是结节类别) for box, score, label in zip(boxes, scores, labels): if score > 0.5 and label == 1: # 假设标签1表示结节 detections.append({ &#39;bbox&#39;: box.tolist(), &#39;confidence&#39;: float(score), &#39;position&#39;: [int((box[0]+box[2])/2), int((box[1]+box[3])/2)] }) return detections ``` #### 关键技术说明 1. **文件处理**: - 使用`werkzeug.secure_filename`防止路径遍历攻击 - 验证文件扩展名确保安全 - 分离存储上传文件和结果文件 2. **医学图像处理**: - 使用SimpleITK库处理MHD+RAW格式 - 标准化CT值范围(通常为-1000到3000 HU) - 生成PNG格式的切片图像 3. **结节检测**: - 使用预训练的Faster R-CNN模型进行目标检测 - 过滤低置信度检测结果 - 返回结节位置和置信度信息 4. **结果展示**: - 创建`results.html`展示带标注的切片图像 - 显示检测到的结节位置和置信度 - 提供下载处理结果的选项 #### 安全增强建议 1. 文件类型验证:检查MHD文件头确保真实格式 2. 大小限制:限制上传文件大小(CT扫描通常较大) 3. 异步处理:使用Celery处理长间任务 4. 访问控制:添加用户认证机制 5. 数据清理:定期清理上传目录 #### 部署注意事项 1. 安装依赖:`pip install flask SimpleITK torch torchvision` 2. 模型优化:将AI模型换为ONNX格式加速推理 3. 资源监控:CT处理需要较大内存资源 4. GPU加速:为结节检测启用CUDA支持 这个实现提供了完整的端到端解决方案,从文件上传到医学图像处理和AI分析。实际部署,需要根据具体硬件环境和现有模型代码进行调整优化。 --- ### 相关问题 1. **如何处理大型CT文件的上传和存储?** - 使用分块上传技术处理大文件 - 实现磁盘空间配额管理 - 采用医学图像压缩技术(如JPEG2000) 2. **如何优化结节检测模型的推理速度?** - 使用ONNX Runtime加速推理 - 实现模型量化(FP16/INT8) - 采用级联检测网络减少计算量 3. **如何在前端可视化3D CT扫描结果?** - 使用Three.js实现WebGL体积渲染 - 集成Cornerstone.js医学图像查看器 - 实现多平面重建(MPR)功能 4. **如何保护患者隐私数据?** - 实现DICOM匿名化处理 - 使用传输加密(HTTPS) - 添加数据访问审计日志 5. **如何扩展支持DICOM格式?** - 使用pydicom库解析DICOM文件 - 实现DICOM网络传输(DIMSE) - 添加DICOM数据提取功能 6. **如何实现异步处理长间任务?** - 使用Celery+Redis任务队列 - 实现进度条和状态查询API - 添加任务超和重试机制
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