DICOM数据信息解析及Pydicom简单处理

1、DICOM简介

DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)：医学影像成像和通讯标准。

所有患者的医学图像都以DICOM文件格式存储。这个格式包含关于患者的PHI(Protected Health Information)信息，例如患者姓名，患者性别以及一些医学上的信息。

1、基于DICOM3.0标准，每一张图都携带大量的信息，可以细分为以下四类：

• Patient
• Study
• Series
• Image

每一项信息都可以用DICOM TAG来标识，DICOM TAG由两个十六进制数组成，即（Group，Element）（之后详细说明）

2、每一项信息被包装成最基本的单元：Data Element(数据元素)。每个Data Element 由四部分组成：

• DICOM TAG ：存储该项信息的标识
• VR（Value Representation）：存储描述该项信息的数据类型
• value length ：存储描述该项信息的数据长度
• value：存储描述该项信息的数据值
  
  

2、Pydicom库处理DICOM数据信息

1、pydicom的API参考

data_element（个人，姓名） 			 #返回与元素关键字name对应的DataElement
dir（自身，\*过滤器）		 	#返回数据集中的DataElement关键字的字符顺序列表
value（自）			     	#返回DICOM标签值以模拟dict

以上只列出了下文会用到的部分，详情请查看Pydicom官网

2、pydicom具体代码（画图需要额外导入库）

import pydicom					#导入所需要的库
import pylab

#读取该dcm文件，两者都可以，亲测有效
ds = pydicom.read_file("dicom/image/000001.dcm") 			
ds = pydicom.dcmread("dicom/image/000001.dcm")   

#查看有哪些属性
print(ds.dir()) 				#查看全部的属性
print(ds.dir("pat"))            #查看带关键字pat的属性

#查看属性对应的具体值
print(ds.PatientName)		#查看PatientName属性对应的具体值，想查看哪个可以直接·出来

#打印完整的数据元素，包括(Group,Element)，VR，Value，两种方式都可以
data_element = ds.data_element("PatientID")
print(data_element.tag,data_element.VR,data_element.value)
print(ds.data_element('PatientID'))			

#原始二进制文件
pixel_bytes =ds.PixelData

#像素值矩阵
pix = ds.pixel_array

#打印矩阵维度
print(pix.shape)

#打印dicom图片
pylab.imshow(pix,cmap=pylab.cm.bone)			#cmap 表示 colormap
pylab.show()

将运行的结果和第三部分的分类相结合，可以更好的理解DICOM数据信息！

3、DICOM TAG与VR分类

1、DICOM TAG

• Patient
  

• Study
  

• Series
  

• Image
  

  2、VR