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Pydicom是一个用于处理DICOM格式文件的Python包,适用于医学图像(如CT)以及报告。它支持读取DICOM格式文件,允许将文件读入Python结构中,并在对数据进行修改后,再次写入DICOM格式文件。Pydicom并非主要用于查看图像,而是侧重于操作DICOM文件的数据元素。
Pydicom可以通过PIP或Conda进行安装,十分便捷。以Anaconda安装为例:
1、导入Pydicom包
2、读取一个DICOM文件并进行展示
在进行CT图像预处理时,Pydicom是一个有力的工具。CT图像通常包含一系列名为切片(slice)的文件,每个切片代表患者一次拍摄。由于患者状况各异,切片间的间距和排序可能不同,因此在用于训练数据之前,需要进行预处理。
利用Pydicom处理CT图像,首先需要导入相关库,然后列出所有患者的目录。接下来,扫描患者目录,加载所有切片,并按照Z轴方向排序切片,获取切片厚度。默认情况下,从DICOM文件中获取的值是Hounsfield单位(HU)。因此,需要解决单位转换问题。对超出扫描边界并赋值-2000的像素进行调整,将其设置为0,代表空气。然后,将值转换回HU单位,乘以重新缩放斜率并添加截距(这些信息通常存储在扫描的元数据中)。
完成数据预处理后,可以通过显示一个患者的图像、重新采样、绘制3D图像等操作,对数据进行直观分析。通常,CT扫描的像素间距为[2.5, 0.5, 0.5]毫米,不同扫描可能具有不同的切片距离,这在自动化分析中可能是一个问题。常用方法是将整个数据集重新采样为相同分辨率的切片,如将所有切片采样为[1 1 1]毫米的间距。
在处理完数据后,可以绘制3D图像以直观感受数据。但由于使用立方体近似3D对象并使用matplotlib绘制存在局限性,可能需要通过调整阈值来绘制特定结构,如骨骼(阈值通常设置为400)。此外,可以进行肺部切割,进一步简化问题,并在肺内包含结构以避免遗漏。对于边缘情况,可以调整分割方法,如使用扩张形态学操作或检查蒙版对应的图像分数以识别问题。数据归一化是预处理的最后一步,通常将所有数值调整至-1000到400之间,以便后续使用。
通过以上步骤,图像已准备好供卷积神经网络(CNN)或其他机器学习方法使用。建议离线执行所有预处理步骤,并保存结果,因为整个过程可能需要一定时间。在实际应用中,可以在线处理图像,避免大规模存储已处理数据。
以上介绍基于一个Kaggle Kernel,需要详细信息和代码示例,可参考原Kernel链接。