pythondicom
❶ 如何用python对dicom文件进行锐化处理
问题表述不当，是对图像锐化处理吧。首先，使用pydicom读取dicom文件获得图像，例如CT图像，然后，应用图像库做锐化处理，常用的库有PIL，opencv，skiamge等。
❷ 利用Python打开DICOM CT文件
利用Python打开DICOM CT文件的步骤与注意事项
了解DICOM标准，其在临床影像中的广泛应用，包括CT、MR与PET图像，文件中不仅包含影像数据，还存储了大量机器和患者信息。
使用Pydicom包简化读取过程，导入科学包后，通过load_scan()和get_pixels_hu()函数读取CT文件。
pydicom.dcmread适用于读取文件夹下所有DICOM文件，并通过t.Modality判断文件模态，排除非影像文件。slices.sort解决图像乱序问题。
s.pixel_array存储原始成像数据，利用RescaleIntercept和RescaleSlope进行转换，获取HU值。
以HNSCC_01文件夹下的CT文件为例，获取文件并执行相关步骤。如遇NotImplementedError，卸载pillow包后，遵循安装教程，先安装openjpeg，再安装pillow。
使用matplotlib.pyplot绘制第十层CT图像，直观展示读取结果。
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❸ 如何应用Python处理医学影像学中的DICOM信息
下面Python代码来演示如何编程处理心血管冠脉造影DICOM图像信息。
1. 导入主要框架：SimpleITK、pydicom、PIL、cv2和numpy
import SimpleITK as sitk
from PIL import Image
import pydicom
import numpy as np
import cv2
2. 应用SimpleITK框架来读取DICOM文件的矩阵信息。如果DICOM图像是三维螺旋CT图像，则帧参数则代表CT扫描层数；而如果是造影动态电影图像，则帧参数就是15帧/秒的电影图像帧数。
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. 应用pydicom来提取患者信息。
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. 应用PIL来检查图像是否被提取。
def showImage(img_array, frame_num = 0):
img_bitmap = Image.fromarray(img_array[frame_num])
return img_bitmap
5. 采用CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)技术来优化图像。
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图像自动按照扫描序列分类储存
localizer为定位序列，t2_tse_tra_fs为t2序列，t1_tse_tra为t1序列，
ep2d_diff_tra_spair为DWI序列（扩散加权成像），ep2d_diff_tra_spair_ADC为ADC序列，t1_fl3d_tra_dyna_1+5_NEW为增强序列（后面为注射完对比剂后5个不同时间的增强序列）