建立DICOM数据集,并将其保持到文件的简单示例代码

本文提供了一段用于创建DICOM格式文件的示例代码,包括设置患者姓名、实例UID等关键元数据,并将像素数据写入文件。通过此代码可以了解DICOM文件的基本结构及其在医学成像中的应用。

关于建立DICOM数据集,并将其保持到文件的简单示例代码: 

char uid[100];
DcmFileFormat fileformat;
DcmDataset *dataset = fileformat.getDataset();

dataset->putAndInsertString(DCM_SOPClassUID, UID_SecondaryCaptureImageStorage);

dataset->putAndInsertString(DCM_SOPInstanceUID, dcmGenerateUniqueIdentifier(uid, SITE_INSTANCE_UID_ROOT));

dataset->putAndInsertString(DCM_PatientName, "Doe^John");

......



dataset->putAndInsertUint8Array(DCM_PixelData, pixelData, pixelLength);
OFCondition status = fileformat.saveFile("test.dcm", EXS_LittleEndianExplicit);

if (status.bad())

  cerr << "Error: cannot write DICOM file (" << status.text() << ")" << endl;
<think>好的,我现在需要回答用户关于LUNA16数据集的构建与预处理的完整步骤,而且不能包含代码。首先,我需要回顾一下之前提供的引用内容,看看哪些信息是相关的。 用户提到引用[2]和引用[3]都涉及数据集的准备和预处理步骤,比如创建文件夹结构、数据格式转换、划分训练集和测试集等。引用[4]提到了nnUNet的预处理步骤,可能涉及到数据分析和预处理流程。引用[5]则概述了Luna数据集的重要性和处理流程的大致方向。 接下来,我需要将这些信息整合成一个结构化的步骤说明,分为构建和预处理两部分。构建部分可能包括数据获取、目录结构设置、数据格式转换。预处理可能包括数据清洗、标签处理、数据增强、标准化、数据划分等。同时,用户需要无代码,所以应该用自然语言描述这些步骤,不涉及具体代码示例。 需要注意引用中的关键点,比如原始数据是.raw格式,需要转换为.nii.gz,使用annotations.csv生成标签和mask数据,数据指纹分析(可能指的是nnUNet的数据分析步骤),以及数据划分的方法。 另外,用户可能关心数据预处理的目的,比如为什么要转换格式,为什么要生成mask,数据标准化的重要性等,但不需要深入代码实现。还要确保步骤逻辑清晰,每个阶段的目标明确,比如构建阶段主要是数据准备,预处理阶段是数据优化和准备输入模型。 最后,检查是否有遗漏的步骤,比如数据校验、数据存储优化(如引用1提到的节省时间和资源),以及可能的数据增强技术。确保所有步骤都基于提供的引用内容,且符合用户不包含代码的要求。</think>### LUNA16数据集构建与预处理完整步骤(无代码版) #### 一、数据集构建阶段 1. **原始数据获取** - 从官方网站下载LUNA16数据集,包含10个子集(subset0至subset9)的CT扫描数据及标注文件`annotations.csv`[^2][^5] - 原始数据格式为`.mhd/.raw`,每个病例包含CT切片序列和元数据[^3] 2. **目录结构初始化** - 创建标准化存储路径,例如: ``` Task016_Luna/raw/ ├── subset0 ├── subset1 ... └── subset9 ``` 将下载的子集按规范存放[^2] 3. **数据格式转换** - 将`.mhd/.raw`格式转换为医学影像通用格式`.nii.gz`,便于后续处理工具链兼容[^2][^4] - 同步提取DICOM文件中的空间坐标系信息(如体素间距、原点坐标等) #### 二、预处理阶段 1. **数据清洗与校验** - 剔除无效或损坏的CT扫描文件 - 检查标注文件与影像数据的对应关系,修正错误标注[^5] 2. **标签与Mask生成** - 基于`annotations.csv`中的结节坐标信息,生成三维结节标注: - 创建与CT图像尺寸一致的二进制Mask - 标记结节中心点及直径范围[^2][^3] - 处理多结节共存情况,区分独立结节实例 3. **数据标准化** - **灰度值归一化**:将CT值(HU值)截断至[-1000,400]范围,过滤无关组织 - **重采样**:统一体素间距(如1×1×1 mm³),消除设备差异影响 - **方向校正**:确保所有CT扫描具有统一的空间坐标系方向[^4] 4. **数据指纹分析** - 统计数据集特征: - 图像尺寸分布 - 体素强度分布 - 结节数量、位置及尺寸分布[^4] - 生成预处理参数模板,指导后续模型输入规范 5. **数据增强策略设计** - 离线增强:镜像翻转、随机旋转(±15°)、弹性形变 - 在线增强:动态调整对比度、添加高斯噪声 - 注意保留医学影像的解剖结构合理性 6. **数据集划分** - 按病例分层划分训练集、验证集、测试集(典型比例7:2:1) - 确保不同集合间的病例独立性,避免数据泄漏[^3] 7. **存储优化** - 将预处理后的数据转换为内存映射格式(如`.npy`) - 建立索引文件记录数据路径与元信息,加速训练阶段读取[^1][^3] #### 三、质量控制环节 1. 可视化抽检:随机抽样查看原始影像与Mask的对齐情况 2. 统计一致性验证:确保预处理前后结节数量/位置无偏差 3. 生成预处理报告,记录数据分布变化及异常处理日志[^4]
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