医学图像将dcm格式转化的nii格式如何处理

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已于 2022-09-30 21:03:39 修改

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分类专栏：医学图像文章标签： python 图像处理健康医疗

于 2022-09-24 19:37:09 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_45807235/article/details/127022784

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这篇博客讲述了如何处理MRI数据，包括将dcm格式数据与nii格式mask文件分离，使用os和shutil库进行文件操作，如文件迁移和目录创建。此外，还介绍了使用SimpleITK库进行dcm到nii的转换过程，涉及dicom序列文件的读取、转换为numpy数组，以及保存为.nii.gz格式。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.数据格式

在MRI数据不同序列下存放着dcm格式的数据，以及单个nii格式的mask文件，所以需要将data和label分离。
在这里插入图片描述
2.数据处理
使用 os库进行文件处理，用shutil库进行文件迁移
进行文件夹访问
os.listdir() 进行文件夹内多个文件到列表的转化
os.path.join() 将路径进行拼接，一般用在子文件夹的访问处理中
对于文件复制之前需要在目的位置建立文件夹
一般用 os.path.exists(目的文件夹名)
判断是否存在，如果不存在，使用 os.makedirs() 进行创建
最后使用 shutil.move 将文件进行剪切，shutil库的copy函数则进行复制，源文件夹中该文件还存在
代码如下：

import os
import shutil

rootDir = r'D:\python\data\weihai\atypical meningioma\data'

root_list = os.listdir(rootDir)
for patient in root_list:
    root_and_patName = os.path.join(rootDir,patient)

    xulie = os.listdir(root_and_patName)

    for xu in xulie:
        origin_dir = os.path.join(root_and_patName,xu,xu+'.nii')
        if os.path.exists(origin_dir):
            target_dir = r'D:\python\data\weihai\atypical meningioma\label'
            end_dir = os.path.join(target_dir,patient,xu)
            if not os.path.exists(end_dir):
                os.makedirs(end_dir)
            shutil.move(origin_dir,end_dir)

3.dcm2nii

#coding=utf-8
import SimpleITK as sitk
import os

def dcm2nii(dcms_path, nii_path):

	# 1.构建dicom序列文件阅读器，并执行（即将dicom序列文件“打包整合”）
    reader = sitk.ImageSeriesReader()
    dicom_names = reader.GetGDCMSeriesFileNames(dcms_path)
    reader.SetFileNames(dicom_names)
    image2 = reader.Execute()
	# 2.将整合后的数据转为array，并获取dicom文件基本信息
    image_array = sitk.GetArrayFromImage(image2)  # z, y, x
    origin = image2.GetOrigin()  # x, y, z
    spacing = image2.GetSpacing()  # x, y, z
    direction = image2.GetDirection()  # x, y, z
	# 3.将array转为img，并保存为.nii.gz
    image3 = sitk.GetImageFromArray(image_array)
    image3.SetSpacing(spacing)
    image3.SetDirection(direction)
    image3.SetOrigin(origin)
    sitk.WriteImage(image3, os.path.join(nii_path,))


if __name__ == '__main__':
    dcms_root_path = r'D:\python\data\weihai\atypical meningioma\data'  # dicom序列文件所在路径
    nii_path = r'D:\python\data\weihai\atypical meningioma\niidata'  # 所需.nii.gz文件保存路径
    patients = os.listdir(dcms_root_path)
    for p in patients:
        dcm_xulie_path = os.path.join(dcms_root_path,p)
        xulie = os.listdir(dcm_xulie_path)
        for xu in xulie:
            dcm_path = os.path.join(dcm_xulie_path,xu)
            save_path = os.path.join(nii_path,p)
            if not os.path.exists(save_path):
                os.makedirs(save_path)
            dcm2nii(dcm_path, save_path+f'/{xu}.nii.gz')