pythondicom
❶ 如何用python對dicom文件進行銳化處理
問題表述不當，是對圖像銳化處理吧。首先，使用pydicom讀取dicom文件獲得圖像，例如CT圖像，然後，應用圖像庫做銳化處理，常用的庫有PIL，opencv，skiamge等。
❷ 利用Python打開DICOM CT文件
利用Python打開DICOM CT文件的步驟與注意事項
了解DICOM標准，其在臨床影像中的廣泛應用，包括CT、MR與PET圖像，文件中不僅包含影像數據，還存儲了大量機器和患者信息。
使用Pydicom包簡化讀取過程，導入科學包後，通過load_scan()和get_pixels_hu()函數讀取CT文件。
pydicom.dcmread適用於讀取文件夾下所有DICOM文件，並通過t.Modality判斷文件模態，排除非影像文件。slices.sort解決圖像亂序問題。
s.pixel_array存儲原始成像數據，利用RescaleIntercept和RescaleSlope進行轉換，獲取HU值。
以HNSCC_01文件夾下的CT文件為例，獲取文件並執行相關步驟。如遇NotImplementedError，卸載pillow包後，遵循安裝教程，先安裝openjpeg，再安裝pillow。
使用matplotlib.pyplot繪制第十層CT圖像，直觀展示讀取結果。
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❸ 如何應用Python處理醫學影像學中的DICOM信息
下面Python代碼來演示如何編程處理心血管冠脈造影DICOM圖像信息。
1. 導入主要框架：SimpleITK、pydicom、PIL、cv2和numpy
import SimpleITK as sitk
from PIL import Image
import pydicom
import numpy as np
import cv2
2. 應用SimpleITK框架來讀取DICOM文件的矩陣信息。如果DICOM圖像是三維螺旋CT圖像，則幀參數則代表CT掃描層數；而如果是造影動態電影圖像，則幀參數就是15幀/秒的電影圖像幀數。
def loadFile(filename):
ds = sitk.ReadImage(filename)
img_array = sitk.GetArrayFromImage(ds)
frame_num, width, height = img_array.shape
return img_array, frame_num, width, height
3. 應用pydicom來提取患者信息。
def loadFileInformation(filename):
information = {}
ds = pydicom.read_file(filename)
information['PatientID'] = ds.PatientID
information['PatientName'] = ds.PatientName
information['PatientBirthDate'] = ds.PatientBirthDate
information['PatientSex'] = ds.PatientSex
information['StudyID'] = ds.StudyID
information['StudyDate'] = ds.StudyDate
information['StudyTime'] = ds.StudyTime
information['InstitutionName'] = ds.InstitutionName
information['Manufacturer'] = ds.Manufacturer
information['NumberOfFrames'] = ds.NumberOfFrames
return information
4. 應用PIL來檢查圖像是否被提取。
def showImage(img_array, frame_num = 0):
img_bitmap = Image.fromarray(img_array[frame_num])
return img_bitmap
5. 採用CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)技術來優化圖像。
def limitedEqualize(img_array, limit = 4.0):
img_array_list = []
for img in img_array:
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit = limit, tileGridSize = (8,8))
img_array_list.append(clahe.apply(img))
img_array_limited_equalized = np.array(img_array_list)
return img_array_limited_equalized
❹ Python-Dicom圖像自動按照掃描序列分類儲存
localizer為定位序列，t2_tse_tra_fs為t2序列，t1_tse_tra為t1序列，
ep2d_diff_tra_spair為DWI序列（擴散加權成像），ep2d_diff_tra_spair_ADC為ADC序列，t1_fl3d_tra_dyna_1+5_NEW為增強序列（後面為注射完對比劑後5個不同時間的增強序列）